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評估與比較插補結果

建立插補模型時，最好與其他方法比較。在本課中，我們要將先前用 impute_lm() 產生的插補資料集，與以平均值插補的資料集進行比較。這兩個資料集已包含在本練習中，分別為 ocean_imp_lm_wind 與 ocean_imp_mean。

本練習屬於課程

在 R 中處理遺漏值

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練習說明

  • 使用 bind_rows() 將兩個模型合併，把 ocean_imp_mean 指定到 mean，把 ocean_imp_lm_wind 指定到 lm_wind。
  • 以散佈圖檢視 air_temp 與 humidity 的數值，將 air_temp_c 放在 x 軸、humidity 放在 y 軸，依是否為遺漏值著色，並依所使用的插補模型（imp_model）進行分面。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

# Bind the models together 
bound_models <- bind_rows(mean = ___,
                          lm_wind = ___,
                          .id = "imp_model")

# Inspect the values of air_temp and humidity as a scatter plot
ggplot(___, 
       aes(x = ___, 
           y = ___, 
           color = any_missing)) +
  geom_point() + 
  facet_wrap(~___)
編輯並執行程式碼