Crie uma receita para valores ausentes

Nos exercícios anteriores, você calculou manualmente a taxa de valores ausentes e criou um filtro para reduzir a dimensionalidade de house_sales_df. O pacote tidymodels contém uma etapa de receita para aplicar automaticamente a taxa de valores ausentes — step_filter_missing(). As vantagens da abordagem com tidymodels são permitir que você reutilize a receita em outros conjuntos de dados e facilitar a ida para produção. Neste exercício, você usará a função step_filter_missing() para realizar redução de dimensionalidade em house_sales_df com base em valores ausentes.

Os pacotes tidyverse e tidymodels já foram carregados para você.

Este exercício faz parte do curso

Redução de Dimensionalidade em R

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Instruções do exercício

Use recipe() para criar um filtro de valores ausentes com limiar de 0,5.
Aplique a missing_vals_recipe a house_sales_df.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

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

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

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