레벨
Data Preparation (15) - Clean (Normalise Factors)
Data Preparation (15) - Clean (Normalise Factors)
2014. 12. 6.일부 변수가 갖고 있는 각각의 레벨을 아래와 같이 normalise 해야한다. > sapply(ds[vars],is.factor) date location min_temp max_temp rainfall FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE evaporation sunshine wind_gust_dir wind_gust_speed wind_dir_9am FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE wind_dir_3pm wind_speed_9am wind_speed_3pm humidity_9am humidity_3pm TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE pressure_9am pressure_3pm cloud_9am cloud_3pm temp_9am FALSE FALS..
Data Preparation (8) - Clean (Ignore MultiLevel, Constants)
Data Preparation (8) - Clean (Ignore MultiLevel, Constants)
2014. 11. 29.Too Many Levels레벨이 많은 변수는 레벨을 줄이거나 아니면 아예 해당 변수를 배제할 필요가 있다.> factors lvls (many 20)))## character(0)> ignore (constants ignore