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.
Bài tập này là một phần của khóa học
Giảm Chiều Dữ Liệu với R
Hướng dẫn bài tập
- Dùng
recipe()để tạo bộ lọc giá trị thiếu với ngưỡng 0.5. - Áp dụng
missing_vals_recipechohouse_sales_df.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Create missing values recipe
missing_vals_recipe <-
___(___ ~ ., data = ___) %>%
___(___(), ___ = ___) %>%
prep()
# Apply recipe to data
___ <-
___(___, ___ = ___)
# Display the first five rows of data
___ %>% ___(___)