逐變數插補誤差

在前一個練習中，你已從 missForest 的輸出擷取了估計的插補誤差。這給了你兩個數值：

• 所有連續變數的標準化均方根誤差（NRMSE）；
• 所有類別變數的錯誤分類比例（PFC）。

然而，很可能同一個插補模型對某個連續變數效果很好，對另一個卻很差！為了診斷這種情況，只要讓 missForest 產生逐變數（variable-wise）的誤差估計即可。方法是將 variablewise 參數設為 TRUE。

biopics 資料與 missForest 套件都已為你載入，現在就來更仔細看看這些誤差吧！