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Évaluer et comparer les imputations

Lorsque vous élaborez un modèle d'imputation, il est judicieux de le comparer à une autre méthode. Dans cette leçon, nous allons comparer l'ensemble de données préalablement imputé avec impute_lm() à l'ensemble de données imputé par la moyenne. Ces deux ensembles sont inclus dans cet exercice sous les noms ocean_imp_lm_wind et ocean_imp_mean, respectivement.

Cette activité fait partie du cours

Gérer les données manquantes avec R

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Instructions de l’exercice

  • Regroupez les modèles avec bind_rows(), en plaçant le modèle ocean_imp_mean dans mean et ocean_imp_lm_wind dans lm_wind.
  • Examinez les valeurs de air_temp et humidity dans un nuage de points, avec air_temp_c sur l'axe des x, humidity sur l'axe des y, la couleur indiquant toute valeur manquante, et en facettant selon le modèle d'imputation utilisé (imp_model).

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Bind the models together 
bound_models <- bind_rows(mean = ___,
                          lm_wind = ___,
                          .id = "imp_model")

# Inspect the values of air_temp and humidity as a scatter plot
ggplot(___, 
       aes(x = ___, 
           y = ___, 
           color = any_missing)) +
  geom_point() + 
  facet_wrap(~___)
Modifier et exécuter le code