选择邻居数量
k-Nearest-Neighbors（或 kNN）插补会根据与某个观测最相似的另外 k 个观测的取值来填补该观测中的缺失值。要考虑的这些相似观测（称为"邻居"）的数量是需要事先设定的参数。
如何选择 k？一种方法是尝试不同的取值，并观察它们如何影响插补数据与已观测数据之间的关系。
让我们在 tao 数据中用三种不同的 k 值来插补 humidity，并查看插补值与 sea_surface_temp 之间关系的拟合情况。
本练习是课程的一部分
R 中的缺失值填补处理
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Impute humidity using 30 neighbors
tao_imp <- ___(tao, k = ___, variable = ___)
# Draw a margin plot of sea_surface_temp vs humidity
tao_imp %>%
select(sea_surface_temp, humidity, humidity_imp) %>%
___(delimiter = "imp", main = "k = 30")