1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Giảm Chiều Dữ Liệu với R
Connected

Bài tập

Tạo recipe lọc theo giá trị thiếu

Ở các bài trước, bạn đã tự tính tỷ lệ giá trị thiếu và tạo bộ lọc để giảm số chiều của house_sales_df. Gói tidymodels có sẵn một bước recipe để tự động áp dụng tỷ lệ giá trị thiếu—step_filter_missing(). Ưu điểm của cách tiếp cận tidymodels là bạn có thể tái sử dụng recipe cho các bộ dữ liệu khác và đơn giản hóa việc đưa vào môi trường vận hành. Trong bài này, bạn sẽ dùng hàm step_filter_missing() để giảm số chiều của house_sales_df dựa trên giá trị thiếu.

Các gói tidyverse và tidymodels đã được nạp sẵn cho bạn.

Hướng dẫn

100 XP
  • Dùng recipe() để tạo bộ lọc giá trị thiếu với ngưỡng 0.5.
  • Áp dụng missing_vals_recipe cho house_sales_df.