Začněte nyníZačněte zdarma

Hodnocení špatných imputací

Abys dokázal/a imputace správně hodnotit, je užitečné vědět, jak vypadá ta špatná. Pojďme se podívat na typický příklad nevhodné metody: imputaci pomocí průměrné hodnoty.

V tomto cvičení prozkoumáme, jak funguje imputace průměrem, a to pomocí boxplotu na datasetu oceanbuoys.

Toto cvičení je součástí kurzu

Práce s chybějícími daty v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Pro dataset oceanbuoys:

  • Imputuj průměrnou hodnotu pomocí impute_mean_all() a tyto imputace sleduj pomocí add_label_shadow().
  • Prozkoumej imputované hodnoty vlhkosti (humidity) pomocí boxplotu.
  • Prozkoumej imputované hodnoty teploty vzduchu (air_temp_c) pomocí boxplotu.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Impute the mean value and track the imputations 
ocean_imp_mean <- bind_shadow(___) %>% 
  ___() %>% 
  ___()

# Explore the mean values in humidity in the imputed dataset
ggplot(___, 
       aes(x = ___, y = ___)) + 
  geom_boxplot()

# Explore the values in air temperature in the imputed dataset
ggplot(___, 
       aes(x = ___, y = ___)) + 
  geom_boxplot()
Upravit a spustit kód