Évaluer de mauvaises imputations
Pour évaluer des imputations, il est utile de savoir à quoi ressemble un mauvais résultat. Pour explorer cela, examinons une méthode d'imputation généralement peu recommandée : imputer à l'aide de la valeur moyenne.
Dans cet exercice, nous allons voir comment fonctionne l'imputation par la moyenne à l'aide d'un diagramme à moustaches, avec le jeu de données oceanbuoys.
Cette activité fait partie du cours
Gérer les données manquantes avec R
Instructions de l’exercice
Pour le jeu de données oceanbuoys :
- Imputez la valeur moyenne avec
impute_mean_all()et suivez ces imputations avecadd_label_shadow(). - Explorez les valeurs imputées de l'humidité (
humidity) à l'aide d'un diagramme à moustaches. - Explorez les valeurs imputées de la température de l'air (
air_temp_c) à l'aide d'un diagramme à moustaches.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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()