ПочатиПочніть безкоштовно

Оцінювання некоректних імпутацій

Щоб уміти оцінювати імпутації, корисно розуміти, як виглядає поганий варіант. Для цього розгляньмо типовий приклад невдалої імпутації: заповнення пропусків середнім значенням.

У цій вправі ми дослідимо, як працює імпутація середнім за допомогою коробкової діаграми, використовуючи набір даних oceanbuoys.

Ця вправа є частиною курсу

Робота з пропущеними даними в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Для набору даних oceanbuoys:

  • Виконайте імпутацію середнім значенням за допомогою impute_mean_all() і відстежте ці імпутації функцією add_label_shadow().
  • Дослідіть імпутовані значення вологості (humidity) за допомогою коробкової діаграми.
  • Дослідіть імпутовані значення температури повітря (air_temp_c) за допомогою коробкової діаграми.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Impute the mean value and track the imputations 
ocean_imp_mean <- bind_shadow(___) %>% 
  ___() %>% 
  ___()

# Explore the mean values in humidity in the imputed dataset
ggplot(___, 
       aes(x = ___, y = ___)) + 
  geom_boxplot()

# Explore the values in air temperature in the imputed dataset
ggplot(___, 
       aes(x = ___, y = ___)) + 
  geom_boxplot()
Редагувати та запускати код