Créer une recette pour les valeurs manquantes

Dans les exercices précédents, vous avez calculé manuellement le ratio de valeurs manquantes et créé un filtre pour réduire la dimensionnalité de house_sales_df. Le paquet tidymodels contient une étape de recette pour appliquer automatiquement un ratio de valeurs manquantes — step_filter_missing(). L'avantage de l'approche tidymodels, c'est qu'elle vous permet de réutiliser la recette sur d'autres jeux de données et facilite le passage en production. Dans cet exercice, vous utiliserez la fonction step_filter_missing() pour réduire la dimensionnalité de house_sales_df en fonction des valeurs manquantes.

Les paquets tidyverse et tidymodels ont été chargés pour vous.

Cette activité fait partie du cours

Réduction de dimension en R

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Instructions de l’exercice

Utilisez recipe() pour créer un filtre de valeurs manquantes avec un seuil de 0,5.
Appliquez missing_vals_recipe à house_sales_df.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Create missing values recipe
missing_vals_recipe <- 
  ___(___ ~ ., data = ___) %>% 
  ___(___(), ___ = ___) %>% 
  prep()
  
# Apply recipe to data
___ <- 
  ___(___, ___ = ___)

# Display the first five rows of data
___ %>% ___(___)

Modifier et exécuter le code