1. Learn
    2. /
  2. คอร์ส
    3. /
  3. Supervised Learning in R: Classification
Connected

แบบฝึกหัด

การจัดการข้อมูลที่หายไป

ผู้บริจาคที่มีแนวโน้มบางรายมีข้อมูล age ที่หายไป น่าเสียดายที่ R จะตัดกรณีที่มีค่า NA ออกเมื่อสร้างโมเดล regression

วิธีแก้ปัญหาอย่างหนึ่งคือการแทนที่ หรือ impute ค่าที่หายไปด้วยค่าประมาณ หลังจากดำเนินการแล้ว อาจสร้างตัวบ่งชี้ข้อมูลที่หายไปเพิ่มเติม เพื่อสร้างโมเดลความเป็นไปได้ที่กรณีที่มีข้อมูลขาดหายอาจแตกต่างจากกรณีที่ข้อมูลครบถ้วน

data frame donors ถูกโหลดไว้ใน workspace แล้ว

คำแนะนำ

100 XP
  • ใช้ summary() กับ donors$age เพื่อหาค่าเฉลี่ยอายุของผู้ที่มีข้อมูลครบถ้วน
  • ใช้ ifelse() และเงื่อนไข is.na(donors$age) เพื่อ impute ค่าเฉลี่ย (ปัดเศษให้เหลือ 2 ตำแหน่งทศนิยม) สำหรับกรณีที่ age หายไป และอย่าลืมละเว้นค่า NA ด้วย
  • สร้างตัวแปร dummy แบบ binary ชื่อ missing_age เพื่อระบุการมีอยู่ของข้อมูลที่หายไป โดยใช้ ifelse() อีกครั้งกับเงื่อนไขเดิม