เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การประเมินและเปรียบเทียบการ imputation

เมื่อสร้างโมเดล imputation ขึ้นมาแล้ว ควรเปรียบเทียบกับวิธีอื่นด้วย ในบทเรียนนี้ เราจะเปรียบเทียบชุดข้อมูลที่ impute ด้วย impute_lm() กับชุดข้อมูลที่ impute ด้วยค่าเฉลี่ย โดยชุดข้อมูลทั้งสองนี้อยู่ในแบบฝึกหัดแล้วในชื่อ ocean_imp_lm_wind และ ocean_imp_mean ตามลำดับ

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การจัดการข้อมูลที่หายไปใน R

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • รวมโมเดลเข้าด้วยกันโดยใช้ bind_rows() โดยกำหนดให้ ocean_imp_mean อยู่ใน mean และ ocean_imp_lm_wind อยู่ใน lm_wind
  • ดูค่าของ air_temp และ humidity ในรูปแบบ scatter plot โดยวาง air_temp_c บนแกน x, humidity บนแกน y, กำหนดสีตามค่าที่หายไป และแบ่ง facet ตามโมเดล imputation ที่ใช้ (imp_model)

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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(~___)
แก้ไขและรันโค้ด