Začněte nyníZačněte zdarma

Ruční tvorba příznaku

Po konzultaci s týmem si vzpomeneš, že gravitační přitažlivost mezi dvěma tělesy se řídí Newtonovým vzorcem:

$$F = G\frac{m_1m_2}{r^2}$$.

Vzorec nemůžeš použít přímo, protože hmotnosti nejsou známé, ale můžeš sestavit regresní model force jako funkce inv_square_distance. Rozšířená datová sada df, kterou jsi sestavil/a v předchozím cvičení, je už načtena.

Toto cvičení je součástí kurzu

Feature Engineering v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Vytvoř novou proměnnou inv_square_distance definovanou jako převrácenou hodnotu druhé mocniny vzdálenosti a přidej ji do datového rámce df.
  • Sestav jednoduchý regresní model pomocí lm() pro force versus inv_square_distance a ulož ho jako lr_force_2.
  • Připoj předpovědi k datovému rámci df_inverse.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Create a new variable inv_square_distance
df_inverse <- df %>% ___(inv_square_distance = 1/distance^2)

# Build a simple regression model
lr_force_2 <- lm(force ~ ___, data = df_inverse)

# Bind your predictions to df_inverse
df_inverse <- df_inverse %>% ___(lr2_pred = predict(lr_force_2))

df_inverse %>% ggplot(aes(x = distance, y = force)) +
  geom_point() +
  geom_line(aes(y = lr2_pred), col = "blue", lwd = .75) +
  ggtitle("Linear regression of force vs. inv_square_distance") +
  theme_classic()
Upravit a spustit kód