НачатьНачать бесплатно

Оценка и сравнение моделей импутации

При построении модели импутации полезно сравнить её с другим методом. В этом уроке мы сравним ранее полученный набор данных, импутированный с помощью impute_lm(), с набором данных, импутированным по среднему значению. Оба набора данных включены в это упражнение как ocean_imp_lm_wind и ocean_imp_mean соответственно.

Это упражнение является частью курса

Работа с пропущенными данными в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Объедините модели с помощью bind_rows(), поместив модель ocean_imp_mean в mean, а ocean_imp_lm_wind — в lm_wind.
  • Постройте диаграмму рассеяния для значений air_temp и humidity: разместите air_temp_c по оси x, humidity — по оси y, выделите цветом пропущенные значения и разбейте график по использованной модели импутации (imp_model).

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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(~___)
Редактировать и запускать код