Skapa ett filter för saknade värden
Nollvariansfiltret tar bara bort en del av de informationsfattiga särdragen. Särdrag kan också innehålla lite eller ingen information om de har många saknade värden. I den här övningen skapar du ett filter för saknade värden. Du tar ett strikt tillvägagångssätt och tar bort alla särdrag med minst ett saknat värde, vilket innebär att du kan ta bort särdrag som faktiskt innehåller viktig information.
house_sales_df finns tillgänglig i konsolen och paketet tidyverse har laddats åt dig.
Den här övningen är en del av kursen
Dimensionsreduktion i R
Övningsinstruktioner
- Skapa ett filter för saknade värden med
summarize(),across(),sum()ochis.na()för att ta bort särdrag med noll eller fler saknade värden, och spara det ina_filter.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Create a missing values filter
___ <- ___ %>%
___(across(everything(), ~ ___)) %>%
pivot_longer(everything(), names_to = "feature", values_to = "NA_count") %>%
___(___ > ___) %>%
pull(feature)
na_filter