Créer un filtre pour les valeurs manquantes
Le filtre de variance nulle ne retire qu'une partie des variables peu informatives. Des variables peuvent aussi contenir très peu, voire aucune information parce qu'elles ont un grand nombre de valeurs manquantes. Dans cet exercice, vous allez créer un filtre pour les valeurs manquantes. Vous adopterez une approche extrême et supprimerez toute variable ayant au moins une valeur manquante, ce qui veut dire que vous pourriez retirer des variables contenant une information importante.
house_sales_df est disponible dans la console et le progiciel tidyverse a été chargé pour vous.
Cette activité fait partie du cours
Réduction de dimension en R
Instructions de l’exercice
- Créez un filtre pour les valeurs manquantes à l'aide de
summarize(),across(),sum()etis.na()pour retirer les variables ayant zéro valeur manquante ou plus, puis enregistrez-le dansna_filter.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Create a missing values filter
___ <- ___ %>%
___(across(everything(), ~ ___)) %>%
pivot_longer(everything(), names_to = "feature", values_to = "NA_count") %>%
___(___ > ___) %>%
pull(feature)
na_filter