近傍数の選び方
k近傍法（kNN）補完は、欠損値を含む観測値に最も類似した k 個の観測値（近傍）をもとに、欠損値を補完する手法です。考慮する近傍の数 k は、事前に決めておく必要があります。
k をどのように選べばよいでしょうか。一つの方法は、異なる値を試して、補完済みデータと観測済みデータの関係にどう影響するかを確かめることです。
ここでは、tao データの humidity を3種類の k の値でそれぞれ補完し、補完値が humidity と sea_surface_temp の関係にどのように当てはまるかを確認しましょう。
この演習はコースの一部です
R による欠損データの補完処理
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。
# Impute humidity using 30 neighbors
tao_imp <- ___(tao, k = ___, variable = ___)
# Draw a margin plot of sea_surface_temp vs humidity
tao_imp %>%
select(sea_surface_temp, humidity, humidity_imp) %>%
___(delimiter = "imp", main = "k = 30")