Varyansa göre seçim

R'de Boyutsal Azaltma

Matt Pickard

Owner, Pickard Predictives, LLC

Ölçeklenmemiş verinin varyansı

ölçeklenmemiş kredi verileri için standart sapma çubuklarıyla ortalama grafiği

Ölçeklenmiş verinin varyansı

ölçeklenmiş kredi verileri için standart sapma çubuklarıyla ortalama grafiği

Ölçeklenmiş varyansları hesaplama

credit_variances <- credit_df %>% 
  summarize(across(everything(), ~ var(scale(., center = FALSE)), na.rm = TRUE)) %>%

  pivot_longer(everything(), names_to = "feature", values_to = "variance") %>%

  arrange(desc(variance)) 

credit_variances

# A tibble: 17 × 2
   feature                  variance
   <chr>                       <dbl>
 1 num_of_loan               0.996  
 2 num_of_delayed_payment    0.986   
 ...

Varyans eşiği

varyans çıktısı

Varyans eşiği

olası ilk eşik noktasını gösteren varyans çıktısı

Varyans eşiği

olası ilk eşik noktasını gösteren varyans çıktısı

Varyans eşiği

olası ilk eşik noktasını gösteren varyans çıktısı

Varyans eşiği grafiği

Varyans filtresi oluşturma

low_var_filter <- credit_variances %>% 
  filter(variance < 0.1) %>% 
  pull(feature)

low_var_filter

[1] "credit_history_months"    "age"                     
[3] "num_credit_inquiries"     "credit_utilization_ratio"
[5] "num_credit_card"

tidymodels yaklaşımı

Tarifeyi oluşturun

low_variance_recipe <- recipe(credit_score ~ ., data = credit_df) %>%

  step_zv(all_predictors()) %>%

  step_scale(all_numeric_predictors()) %>%

  step_nzv(all_predictors()) %>%

  prep()

Tarifenizi uygulayın

filtered_credit_df <- bake(low_variance_recipe, new_data = NULL)

Belirli bir adımın etkisini inceleme

low_variance_recipe <- recipe(credit_score ~ ., data = credit_df) %>% 
  step_zv(all_predictors()) %>% 
  step_scale(all_numeric_predictors()) %>% 
  step_nzv(all_predictors()) %>% 
  prep() 


tidy(low_variance_recipe, number = 3)

  terms                id       
  <chr>                <chr>    
1 num_credit_card      nzv_ni8L7
2 num_credit_inquiries nzv_ni8L7

Ayo berlatih!

R'de Boyutsal Azaltma