การประเมินการ impute (หลายโมเดลและหลายตัวแปร)
เมื่อสร้างโมเดล imputation ขึ้นมาแล้ว ควรเปรียบเทียบกับวิธีอื่นด้วยเสมอ
ในบทเรียนนี้ เราจะให้คุณเพิ่มโมเดล imputation สุดท้ายที่มีข้อมูลเพิ่มเติมซึ่งช่วยอธิบายความผันแปรในข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น จากนั้นจะเปรียบเทียบค่าต่าง ๆ เช่นเดียวกับที่ทำในบทเรียนที่แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การจัดการข้อมูลที่หายไปใน R
คำแนะนำการฝึกหัด
โดยใช้ชุดข้อมูล oceanbuoys:
- Impute ข้อมูลด้วย
impute_lm()โดยเพิ่มyearเข้าไปในโมเดล - รวมวิธี imputation เข้าด้วยกัน โดยกำหนดให้
ocean_imp_meanอยู่ในmean,ocean_imp_lm_windอยู่ในlm_windและocean_imp_lm_wind_yearอยู่ในlm_wind_year - ดูค่าของ
air_temp_c(บนแกน x) และhumidity(บนแกน y) โดยระบายสีตามค่าที่ขาดหาย และแบ่ง facet ตามโมเดล imputation
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Build a model adding year to the outcome
ocean_imp_lm_wind_year <- bind_shadow(___) %>%
impute_lm(air_temp_c ~ wind_ew + wind_ns + ___) %>%
impute_lm(humidity ~ wind_ew + wind_ns + ___) %>%
add_label_shadow()
# Bind the mean, lm_wind, and lm_wind_year models together
bound_models <- bind_rows(mean = ocean_imp_mean,
lm_wind = ocean_imp_lm_wind,
lm_wind_year = ___,
.id = "imp_model")
# Explore air_temp and humidity, coloring by any missings, and faceting by imputation model
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___, color = any_missing)) +
geom_point() + facet_wrap(~___)