Crea una recipe per i valori mancanti

Negli esercizi precedenti, hai calcolato manualmente il rapporto di valori mancanti e creato un filtro per ridurre la dimensionalità di house_sales_df. Il pacchetto tidymodels include uno step della recipe per applicare automaticamente un rapporto di valori mancanti—step_filter_missing(). I vantaggi dell’approccio tidymodels sono che ti permette di riutilizzare la recipe su altri insiemi di dati e semplifica il passaggio a un ambiente di produzione. In questo esercizio userai la funzione step_filter_missing() per effettuare la riduzione della dimensionalità di house_sales_df in base ai valori mancanti.

I pacchetti tidyverse e tidymodels sono già stati caricati per te.

Questo esercizio fa parte del corso

Riduzione della dimensionalità in R

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Istruzioni dell'esercizio

Usa recipe() per creare un filtro dei valori mancanti con una soglia di 0.5.
Applica missing_vals_recipe a house_sales_df.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

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

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

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