En iyi düzeltilmiş R-kareyi karşılaştırma ve seçme
Lineer model üzerinde imput edilen DataFrame'lerin analizi sırasında, düzeltilmiş R-kare (\(adj.R^2\)) skoru en iyi uyum sağlayan modeli açıklar.
Bu egzersizde, daha önce oluşturduğun lineer modellerin (her bir imput edilmiş veri kümesi için) \(adj.R^2\) skorlarını karşılaştıracaksın: sırasıyla lm_mean, lm_KNN ve lm_MICE.
Önce (bir DataFrame oluşturarak) bu modellerin rsquared_adj özniteliklerini düzenli bir şekilde yazdıracak ve son olarak \(adj.R^2\) değeri en yüksek olan modeli seçeceksin.
Yukarıdaki modeller senin için zaten lm_mean, lm_KNN ve lm_MICE olarak yüklendi.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python'da Eksik Verilerle Çalışma
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Store the Adj. R-squared scores of the linear models
rsquared_df = pd.DataFrame({'Mean Imputation': ___,
'KNN Imputation': ___,
'MICE Imputation': ___},
index=['Adj. R-squared'])
# Neatly print the Adj. R-squared scores in the console
print(rsquared_df)