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Imputations का आकलन और तुलना

जब आप कोई imputation मॉडल बनाते हैं, तो उसे किसी दूसरे तरीक़े से तुलना करना अच्छा रहता है। इस पाठ में, हम पहले से impute किए गए डेटासेट, जो impute_lm() से बनाया गया है, की तुलना mean imputed डेटासेट से करेंगे। ये दोनों डेटासेट इस अभ्यास में क्रमशः ocean_imp_lm_wind और ocean_imp_mean नाम से दिए गए हैं।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Missing Data से निपटना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • bind_rows() का उपयोग करके मॉडल्स को एक साथ bind करें, जहाँ ocean_imp_mean मॉडल को mean और ocean_imp_lm_wind को lm_wind में रखें।
  • air_temp और humidity के मानों को एक scatter plot में देखें: x-axis पर air_temp_c, y-axis पर humidity रखें, missing मानों के अनुसार रंग दें, और इस्तेमाल किए गए imputation मॉडल (imp_model) के आधार पर faceting करें।

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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(~___)
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