欠損値率フィルターを適用する

欠損値率を計算できたので、欠損値のしきい値を使ってフィルターを作成できます。この演習では、任意ではありますが妥当な欠損値率のしきい値を設定し、すべての列に適用します。実務では、各特徴量に合わせてしきい値を吟味し、調整します。

前の演習で計算した比率を含む missing_vals_df と、house_sales_df データフレームが利用可能です。tidyverse パッケージも読み込まれています。

この演習はコースの一部です

Rによる次元削減

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演習の手順

missing_vals_df としきい値 0.5 を使って欠損値率フィルターを作成し、missing_vals_filter に保存します。
missing_vals_df を用いて house_sales_df の次元を削減し、新しいデータフレームを filtered_house_sales_df に保存します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Create the missing values filter
___ <- ___ %>% 
  ___(___ <= ___) %>% 
  ___(___)

# Apply the missing values filter
filtered_house_sales_df <- ___ %>% 
  ___(___)

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

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