कई इम्प्यूटेशन मॉडल्स को जोड़ना और तुलना करना
अलग-अलग इम्प्यूटेशन मेथड्स का मूल्यांकन करने के लिए, हमें उन्हें एक ही डेटा फ़्रेम में रखना है। अब, आप oceanbuoys डेटासेट का उपयोग करके मिसिंग डेटा संभालने के तीन अलग-अलग तरीकों की तुलना करेंगे।
- पहला तरीका केवल completed cases का उपयोग करता है और
ocean_ccके रूप में लोड है। - दूसरा तरीका एक linear model से, wind के आधार पर प्रेडिक्शन करके, वैल्यूज़ इम्प्यूट करता है और
ocean_imp_lm_windके रूप में लोड है।
आप तीसरा इम्प्यूटेड डेटासेट ocean_imp_lm_all बनाएँगे, जिसमें एक linear model का उपयोग होगा, और sea_temp_c, air_temp_c, और humidity वैरिएबल्स को wind_ew, wind_ns, year, latitude, longitude वैरिएबल्स के साथ इम्प्यूट किया जाएगा।
उसके बाद, आप सभी डेटासेट्स (ocean_cc, ocean_imp_lm_wind, और ocean_imp_lm_all) को बाँधकर एक साथ जोड़ देंगे, और उसे bound_models कहेंगे।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Missing Data से निपटना
अभ्यास निर्देश
ocean_imp_lm_allनाम का एक इम्प्यूटेड डेटासेट बनाएँ, जिसमें linear model का उपयोग करकेsea_temp_c,air_temp_c, औरhumidityवैरिएबल्स कोwind_ew,wind_ns,year,latitude,longitudeवैरिएबल्स के साथ इम्प्यूट किया जाए।- सभी डेटासेट्स को एक ही ऑब्जेक्ट में बाँधें और उसका नाम
bound_modelsरखें।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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