维度与特征信息
设想您在一家银行工作，收集了不同客户的不同贷款信息。您的主管希望您开始探索，是否可以用这些数据将客户划分到不同的信用评分类别。部分数据样本已加载到 credit_df。您想先了解数据包含多少个特征，也想找出那些对将客户划分到不同信用类别没有用的特征。
已为您加载 tidyverse 包。
本练习是课程的一部分
R 中的降维
练习说明
- 找出
credit_df中的特征数量。 - 计算
credit_df中每个特征的方差。 - 找出方差为 0 的特征，并将其赋给
column_to_remove。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Find the number of features
___ %>% ___()
# Compute each column variance
credit_df %>%
___(___(___(), ~ ___(., na.rm = TRUE))) %>%
pivot_longer(everything(), names_to = "feature", values_to = "variance")
# Assign the zero-variance column
column_to_remove <- "___"