Xử lý dữ liệu thiếu
Một số nhà tài trợ tiềm năng bị thiếu dữ liệu age. Đáng tiếc là R sẽ loại trừ mọi bản ghi có giá trị NA khi xây dựng mô hình hồi quy.
Một cách khắc phục là thay thế, hay còn gọi là nội suy (impute), các giá trị bị thiếu bằng một giá trị ước tính. Sau đó, bạn cũng có thể tạo một biến chỉ báo dữ liệu thiếu để mô hình hóa khả năng các bản ghi có dữ liệu thiếu có thể khác theo một cách nào đó so với các bản ghi không thiếu.
Data frame donors đã được nạp trong không gian làm việc của bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Học có giám sát trong R: Phân loại
Hướng dẫn bài tập
- Dùng
summary()trêndonors$ageđể tìm độ tuổi trung bình của các đối tượng không thiếu dữ liệu. - Dùng
ifelse()với phép kiểm trais.na(donors$age)để nội suy giá trị trung bình (được làm tròn đến 2 chữ số thập phân) cho các trường hợp thiếuage. Nhớ bỏ qua cácNA. - Tạo một biến giả nhị phân tên
missing_ageđể chỉ báo sự hiện diện của dữ liệu thiếu bằng một lời gọiifelse()khác, dùng lại cùng phép kiểm tra.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Find the average age among non-missing values
summary(___)
# Impute missing age values with the mean age
donors$imputed_age <- ifelse(___)
# Create missing value indicator for age
donors$missing_age <- ___