建立低變異數篩選器
在這個練習中，提供給你的是 house_sales_df，其中包含 17 個連續型特徵。某些特徵沒有任何變異數，有些則只有極小的變異數。你將先探索這些變異數，並使用合適的變異數門檻建立一個篩選器。這種方法能幫助你刪除幾乎沒有資訊量的維度，不過如你將看到的，它也有一些缺點。
已為你載入 tidyverse 與 tidymodels 套件。
本練習屬於課程
R 的降維
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Calculate feature variances
houses_sales_variances <- ___ %>%
summarize(across(everything(), ~ ___(___(., ___ = ___), na.rm = ___))) %>%
pivot_longer(everything(), names_to = "feature", values_to = "variance") %>%
___(desc(___))
houses_sales_variances