Tạo bộ lọc phương sai thấp
Trong bài tập này, bạn được cung cấp house_sales_df với mười bảy đặc trưng liên tục. Một số đặc trưng không có phương sai; một số khác có phương sai rất nhỏ. Bạn sẽ khám phá phương sai của chúng và thiết lập một bộ lọc dựa trên ngưỡng phương sai phù hợp. Cách làm này hữu ích để giảm chiều cho những đặc trưng ít hoặc gần như không có thông tin, nhưng như bạn sẽ thấy, nó cũng có vài nhược điểm.
Các gói tidyverse và tidymodels đã được nạp sẵn cho bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Giảm Chiều Dữ Liệu với R
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Calculate feature variances
houses_sales_variances <- ___ %>%
summarize(across(everything(), ~ ___(___(., ___ = ___), na.rm = ___))) %>%
pivot_longer(everything(), names_to = "feature", values_to = "variance") %>%
___(desc(___))
houses_sales_variances