PCA ile konut fiyatlarını ayırma
PCA ve t-SNE ikisi de özellik çıkarımı teknikleridir, ancak PCA yalnızca verinin doğrusal yapısını yakalayabilir. Bu egzersizde, tam house_sales_df üzerinde bir PCA grafiği oluşturacak ve sonucunu t-SNE çıktısıyla karşılaştırabileceksin.
house_sales_df içinde hedef değişkenin price olduğunu unutma. PCA'yı veriye uydurmadan önce bunu çıkarmak önemlidir.
tidyverse ve ggfortify paketleri senin için yüklendi.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R'de Boyutsal Azaltma
Egzersiz talimatları
house_sales_dfdeğişkenlerinin (tahmin edicilerinin) üzerine bir PCA uygula.- İlk iki BA'yı çizmek için
autoplot()kullan ve fiyata göre rengi kodla.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Fit PCA to only the predictors
pca <- ___(___ %>% select(-___))
# Plot PCA and color code the target variable
___(___, data = ___, colour = "___", alpha = 0.7) +
scale_color_gradient(low="gray", high="blue")