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Évaluer et comparer les imputations

Lorsque vous construisez un modèle d'imputation, il est judicieux de le comparer à une autre méthode. Dans cette leçon, nous allons comparer le jeu de données imputé précédemment avec impute_lm() à celui imputé par la moyenne. Ces deux jeux de données sont fournis dans cet exercice sous les noms ocean_imp_lm_wind et ocean_imp_mean respectivement.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Gérer les données manquantes en R</cours>
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Instructions de l’exercice

  • Regroupez les modèles avec bind_rows(), en plaçant le modèle ocean_imp_mean dans mean et ocean_imp_lm_wind dans lm_wind.
  • Représentez air_temp et humidity en nuage de points, avec air_temp_c sur l’axe des x, humidity sur l’axe des y, une couleur indiquant les valeurs manquantes, et des panneaux selon le modèle d’imputation utilisé (imp_model).

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Bind the models together 
bound_models <- bind_rows(mean = ___,
                          lm_wind = ___,
                          .id = "imp_model")

# Inspect the values of air_temp and humidity as a scatter plot
ggplot(___, 
       aes(x = ___, 
           y = ___, 
           color = any_missing)) +
  geom_point() + 
  facet_wrap(~___)
Modifier et exécuter le code