BaşlayınÜcretsiz başlayın

Atamaları değerlendirme ve karşılaştırma

Bir atama modeli kurarken, onu başka bir yöntemle karşılaştırmak iyi bir fikirdir. Bu derste, impute_lm() kullanılarak oluşturulan önceki atamalı veri kümesini, ortalama ile atanan veri kümesiyle karşılaştıracağız. Bu iki veri kümesi bu egzersizde sırasıyla ocean_imp_lm_wind ve ocean_imp_mean olarak dahil edilmiştir.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R'de Eksik Verilerle Başa Çıkma

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Modelleri bind_rows() ile birleştir; ocean_imp_mean modelini mean alanına, ocean_imp_lm_wind modelini de lm_wind alanına yerleştir.
  • air_temp ve humidity değerlerine bir saçılım grafiği olarak bak; air_temp_c x ekseninde, humidity y ekseninde olsun, renkleri eksik değerlere göre ayarla ve kullanılan atama modeline (imp_model) göre fasetle.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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(~___)
Kodu Düzenle ve Çalıştır