按变量查看的插补误差
在上一个练习中，您从 missForest 的输出中提取了估计的插补误差。那里给出了两个数值：
- 所有连续变量的标准化均方根误差（NRMSE）；
- 所有分类变量的错误分类比例（PFC）。
不过，也有可能插补模型对某个连续变量表现很好，但对另一个却很差！要诊断这类情况，只需让 missForest 生成按变量的误差估计即可。方法是将 variablewise 参数设置为 TRUE。
biopics 数据和 missForest 包已为您加载好，下面一起来更细致地查看这些误差吧！
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 biopics data with missForest computing per-variable errors
imp_res <- ___(___, ___ = ___)