欠損値レシピを作成する
前の演習では、欠損値率を手作業で計算し、house_sales_df の次元を削減するフィルターを作成しました。tidymodels には、欠損値率を自動的に適用するレシピステップ step_filter_missing() があります。tidymodels を使う利点は、同じレシピを他のデータセットでも再利用でき、運用環境への移行も簡単になる点です。この演習では、step_filter_missing() を使って、欠損値に基づいて house_sales_df の次元削減を行います。
tidyverse と tidymodels パッケージは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
演習の手順
recipe()を使って、しきい値 0.5 の欠損値フィルターを作成します。missing_vals_recipeをhouse_sales_dfに適用します。
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 missing values recipe
missing_vals_recipe <-
___(___ ~ ., data = ___) %>%
___(___(), ___ = ___) %>%
prep()
# Apply recipe to data
___ <-
___(___, ___ = ___)
# Display the first five rows of data
___ %>% ___(___)