Buat recipe nilai hilang

Pada latihan sebelumnya, Anda menghitung rasio nilai hilang secara manual dan membuat penyaring untuk mengurangi dimensi house_sales_df. Paket tidymodels memiliki langkah recipe untuk menerapkan rasio nilai hilang secara otomatis—step_filter_missing(). Keunggulan pendekatan tidymodels adalah Anda dapat menggunakan kembali recipe tersebut pada himpunan data lain dan mempermudah pemindahan ke lingkungan produksi. Pada latihan ini, Anda akan menggunakan fungsi step_filter_missing() untuk melakukan reduksi dimensi pada house_sales_df berdasarkan nilai hilang.

Paket tidyverse dan tidymodels telah dimuat untuk Anda.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Reduksi Dimensi di R

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

Gunakan recipe() untuk membuat penyaring nilai hilang dengan ambang 0,5.
Terapkan missing_vals_recipe ke house_sales_df.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

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

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

Edit dan Jalankan Kode