Crea una receta para valores ausentes

En los ejercicios anteriores calculaste manualmente la proporción de valores ausentes y creaste un filtro para reducir la dimensionalidad de house_sales_df. El paquete tidymodels incluye un paso de receta para aplicar automáticamente una proporción de valores ausentes: step_filter_missing(). Las ventajas del enfoque de tidymodels son que te permite reutilizar la receta en otros conjuntos de datos y simplifica el paso a un entorno de producción. En este ejercicio, usarás la función step_filter_missing() para realizar una reducción de dimensionalidad de house_sales_df basada en valores ausentes.

Los paquetes tidyverse y tidymodels ya están cargados.

Este ejercicio forma parte del curso

Reducción de la dimensionalidad en R

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Instrucciones del ejercicio

Usa recipe() para crear un filtro de valores ausentes con un umbral de 0.5.
Aplica missing_vals_recipe a house_sales_df.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Create missing values recipe
missing_vals_recipe <- 
  ___(___ ~ ., data = ___) %>% 
  ___(___(), ___ = ___) %>% 
  prep()
  
# Apply recipe to data
___ <- 
  ___(___, ___ = ___)

# Display the first five rows of data
___ %>% ___(___)

Editar y ejecutar código