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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

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Instructions de l’exercice

Pour le jeu de données oceanbuoys :

  • Imputez la valeur moyenne avec impute_mean_all() et suivez ces imputations avec add_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()
Modifier et exécuter le code