Zacznij terazZacznij za darmo

Ocena i porównanie imputacji

Budując model imputacji, warto porównać go z inną metodą. W tej lekcji porównamy wcześniej zaimputowany zbiór danych utworzony za pomocą impute_lm() ze zbiorem zaimputowanym metodą średniej. Oba zbiory danych są dostępne w tym ćwiczeniu jako ocean_imp_lm_wind i ocean_imp_mean.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Praca z brakującymi danymi w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Połącz modele za pomocą bind_rows(), przypisując model ocean_imp_mean do mean, a ocean_imp_lm_wind do lm_wind.
  • Zwizualizuj wartości air_temp i humidity na wykresie punktowym: umieść air_temp_c na osi x, humidity na osi y, zaznacz kolorem brakujące wartości i podziel wykres według użytego modelu imputacji (imp_model).

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Bind the models together 
bound_models <- bind_rows(mean = ___,
                          lm_wind = ___,
                          .id = "imp_model")

# Inspect the values of air_temp and humidity as a scatter plot
ggplot(___, 
       aes(x = ___, 
           y = ___, 
           color = any_missing)) +
  geom_point() + 
  facet_wrap(~___)
Edytuj i uruchom kod