Karşılıklı bilgi içeren özellikler

credit_df veri çerçevesi bir dizi sürekli özellik içerir. İki sürekli özellik korele olduğunda, aynı bilgiyi taşırlar — buna karşılıklı bilgi denir. Yüksek korelasyona sahip özellikler sadece gereksiz değildir. Modellemede sorunlara da yol açabilirler. Örneğin, regresyonda yüksek korelasyonlu özellikler (yani çoklu doğrusal bağlantı) anlamsız sonuçlara neden olabilir. Karşılıklı bilgiye dair bir fikir edinmek için, karşılıklı bilgi içeren özellikleri belirlemek üzere bir korelasyon grafiği oluşturacaksın.

tidyverse ve corrr paketleri senin için yüklendi.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R'de Boyutsal Azaltma

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

credit_df'in sayısal özelliklerinin bir korelasyon grafiğini oluşturmak için correlate() ve rplot() kullan.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Create a correlation plot
___ %>% 
  select(where(is.numeric)) %>% 
  ___() %>% 
  shave() %>% 
  ___(print_cor = TRUE) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))

Kodu Düzenle ve Çalıştır