为什么不估算 R 中的函数不能估算所有 NA 值答案

【问题标题】：Why don't impute function in R is not able to impute all NA values为什么不估算 R 中的函数不能估算所有 NA 值
【发布时间】：2017-09-15 09:51:27
【问题描述】：

在我的数据集中，我有大约 40% 的缺失值。所以我使用了e1071 包中的impute()。我使用下面的代码通过它们的中位数来估算整数变量的缺失值，并通过它们的模式来估算字符变量的缺失值。

library(mlr)
imp1 <- impute(obj = as.data.frame(train_prop), target=character(0), 
               classes = list(integer=imputeMedian(), factor=imputeMode()))

执行代码后，我使用以下代码检查缺失值

table(is.na(imp1$data))
# FALSE    TRUE     
# 5493033   13742

显示大约 0.25% 的缺失值

在运行 impute 函数之前，我做了同样的检查，发现了以下结果

# FALSE    TRUE 
# 3267515 2239260

最初我的数据有 40% 的缺失值，但在运行 impute() 之后，我得到了 0.2% 的缺失值。

为什么我没有 0% 的缺失值？

【问题讨论】：

impute() 来自哪个包。没有名为ml的包
@KenS。包“e1071”包含 impute() 函数。
会不会是你的一些变量既不是整数变量也不是字符变量？如果是这样，它们将不会被估算并且它们的缺失值将保留。
您说“字符变量的缺失值是该变量的模式”，但在您的论点中您提到 factor 而不是 character。
e1071 具有不同的 implementation 和 impute。 @PythonLearner 你能确认你使用的是哪个包吗？

标签： r missing-data

【解决方案1】：

假设impute 属于mlr 包，只需更改classes 参数即可解决问题。

注意：

class(1)
[1] "numeric"

所以，在classes 参数中，只需将integer 更改为numeric，

imp1 <- impute(obj = as.data.frame(train_prop), target =character(0),classes = list(numeric = imputeMedian(), factor = imputeMode()))

希望这会有所帮助。

【讨论】：

谢谢@parth。我会检查的
不，它不起作用。现在我的 NA 比例接近 30%