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Combiner et comparer plusieurs modèles d'imputation

Pour évaluer différentes méthodes d'imputation, nous devons les réunir dans un seul tableau de données. Vous allez comparer trois approches pour gérer les valeurs manquantes à l'aide du jeu de données oceanbuoys.

  • La première méthode utilise uniquement les cas complets et est chargée sous ocean_cc.
  • La deuxième méthode impute des valeurs à l'aide d'un modèle linéaire avec des prédictions fondées sur le vent et est chargée sous ocean_imp_lm_wind.

Vous allez créer le troisième jeu de données imputées, ocean_imp_lm_all, à l'aide d'un modèle linéaire, et imputer les variables sea_temp_c, air_temp_c et humidity à partir des variables wind_ew, wind_ns, year, latitude, longitude.

Vous lierez ensuite tous les jeux de données ensemble (ocean_cc, ocean_imp_lm_wind et ocean_imp_lm_all) et appellerez l'objet résultant bound_models.

Cette activité fait partie du cours

Gérer les données manquantes avec R

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Instructions de l’exercice

  • Créez un jeu de données imputées nommé ocean_imp_lm_all à l'aide d'un modèle linéaire et imputez les variables sea_temp_c, air_temp_c et humidity à partir des variables wind_ew, wind_ns, year, latitude, longitude.
  • Regroupez tous les jeux de données dans un même objet nommé bound_models.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Create an imputed dataset using a linear models
ocean_imp_lm_all <- bind_shadow(oceanbuoys) %>%
  add_label_shadow() %>%
  impute_lm(sea_temp_c ~ wind_ew + wind_ns + ___ + ___ + ___) %>%
  impute_lm(air_temp_c ~ wind_ew + wind_ns + ___ + ___ + ___) %>%
  impute_lm(humidity ~ wind_ew + wind_ns + ___ + ___ + ___)

# Bind the datasets
bound_models <- bind_rows(cc = ___,
                          imp_lm_wind = ___,
                          imp_lm_all = ___,
                          .id = "imp_model")
# Look at the models
bound_models
Modifier et exécuter le code