ПочатиПочніть безкоштовно

Обʼєднання та порівняння багатьох моделей імпутації

Щоб оцінити різні методи імпутації, нам потрібно зібрати їх в один датафрейм. Далі ви порівняєте три різні підходи до обробки пропусків у наборі даних oceanbuoys.

  • Перший метод — використання лише повних випадків, його завантажено як ocean_cc.
  • Другий метод — імпутація значень за допомогою лінійної моделі з передбаченнями на основі вітру; його завантажено як ocean_imp_lm_wind.

Ви створите третій імпутований набір даних ocean_imp_lm_all, використовуючи лінійну модель, і замістите змінні sea_temp_c, air_temp_c та humidity за допомогою змінних wind_ew, wind_ns, year, latitude, longitude.

Потім ви обʼєднаєте всі набори даних разом (ocean_cc, ocean_imp_lm_wind і ocean_imp_lm_all), назвавши обʼєднаний обʼєкт bound_models.

Ця вправа є частиною курсу

Робота з пропущеними даними в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Створіть імпутований набір даних ocean_imp_lm_all, використавши лінійну модель, і замістіть змінні sea_temp_c, air_temp_c та humidity за допомогою змінних wind_ew, wind_ns, year, latitude, longitude.
  • Обʼєднайте всі набори даних в один обʼєкт і назвіть його bound_models.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Create an imputed dataset using a linear models
ocean_imp_lm_all <- bind_shadow(oceanbuoys) %>%
  add_label_shadow() %>%
  impute_lm(sea_temp_c ~ wind_ew + wind_ns + ___ + ___ + ___) %>%
  impute_lm(air_temp_c ~ wind_ew + wind_ns + ___ + ___ + ___) %>%
  impute_lm(humidity ~ wind_ew + wind_ns + ___ + ___ + ___)

# Bind the datasets
bound_models <- bind_rows(cc = ___,
                          imp_lm_wind = ___,
                          imp_lm_all = ___,
                          .id = "imp_model")
# Look at the models
bound_models
Редагувати та запускати код