НачатьНачать бесплатно

Объединение и сравнение нескольких моделей импутации

Чтобы оценить различные методы импутации, необходимо объединить их в один фрейм данных. Далее вы сравните три подхода к обработке пропущенных значений на основе набора данных oceanbuoys.

  • Первый метод использует только полные наблюдения и загружен как ocean_cc.
  • Второй метод выполняет импутацию значений с помощью линейной модели, в которой прогнозы строятся на основе данных о ветре; он загружен как ocean_imp_lm_wind.

Вы создадите третий импутированный набор данных, ocean_imp_lm_all, используя линейную модель: переменные sea_temp_c, air_temp_c и humidity будут импутированы на основе переменных wind_ew, wind_ns, year, latitude, longitude.

Затем вы объедините все три набора данных (ocean_cc, ocean_imp_lm_wind и ocean_imp_lm_all) в один объект под названием bound_models.

Это упражнение является частью курса

Работа с пропущенными данными в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Создайте импутированный набор данных ocean_imp_lm_all с помощью линейной модели, выполнив импутацию переменных sea_temp_c, air_temp_c и humidity на основе переменных wind_ew, wind_ns, year, latitude, longitude.
  • Объедините все наборы данных в один объект и назовите его bound_models.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Create an imputed dataset using a linear models
ocean_imp_lm_all <- bind_shadow(oceanbuoys) %>%
  add_label_shadow() %>%
  impute_lm(sea_temp_c ~ wind_ew + wind_ns + ___ + ___ + ___) %>%
  impute_lm(air_temp_c ~ wind_ew + wind_ns + ___ + ___ + ___) %>%
  impute_lm(humidity ~ wind_ew + wind_ns + ___ + ___ + ___)

# Bind the datasets
bound_models <- bind_rows(cc = ___,
                          imp_lm_wind = ___,
                          imp_lm_all = ___,
                          .id = "imp_model")
# Look at the models
bound_models
Редактировать и запускать код