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Combiner et comparer plusieurs modèles d’imputation

Pour évaluer les différentes méthodes d’imputation, nous devons les rassembler dans un seul dataframe. Vous allez comparer trois approches pour traiter les données manquantes à l’aide du jeu de données oceanbuoys.

  • La première méthode utilise uniquement les cas complets et est chargée sous le nom ocean_cc.
  • La deuxième méthode impute des valeurs à l’aide d’un modèle linéaire avec des prédictions basées sur le vent et est chargée sous le nom ocean_imp_lm_wind.

Vous allez créer le troisième jeu de données imputé, ocean_imp_lm_all, en utilisant un modèle linéaire, et imputer les variables sea_temp_c, air_temp_c et humidity à partir des variables wind_ew, wind_ns, year, latitude, longitude.

Vous lierez ensuite tous les jeux de données ensemble (ocean_cc, ocean_imp_lm_wind et ocean_imp_lm_all) dans un seul objet appelé bound_models.

Cet exercice fait partie du cours

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

  • Créez un jeu de données imputé nommé ocean_imp_lm_all en utilisant un modèle linéaire, et imputez les variables sea_temp_c, air_temp_c et humidity à partir des variables wind_ew, wind_ns, year, latitude, longitude.
  • Regroupez tous les jeux de données dans le même objet, appelé bound_models.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Create an imputed dataset using a linear models
ocean_imp_lm_all <- bind_shadow(oceanbuoys) %>%
  add_label_shadow() %>%
  impute_lm(sea_temp_c ~ wind_ew + wind_ns + ___ + ___ + ___) %>%
  impute_lm(air_temp_c ~ wind_ew + wind_ns + ___ + ___ + ___) %>%
  impute_lm(humidity ~ wind_ew + wind_ns + ___ + ___ + ___)

# Bind the datasets
bound_models <- bind_rows(cc = ___,
                          imp_lm_wind = ___,
                          imp_lm_all = ___,
                          .id = "imp_model")
# Look at the models
bound_models
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