Ukliď koeficienty svých modelů

V tomto cvičení využiješ workflow s list sloupcem spolu s funkcí tidy() z balíčku broom k extrakci a prozkoumání koeficientů pro 77 modelů, které jsi sestavil/a.

Pamatuj, že datový rámec gap_models obsahuje modely predikující délku života na základě roku pro 77 zemí.

Toto cvičení je součástí kurzu

Machine Learning in the Tidyverse

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Pomocí tidy() přidej do datového rámce gap_models sloupec (coef) s koeficientovými statistikami pro každý model a výsledek ulož jako model_coef_nested.
Zjednodušo tento datový rámec pomocí unnest() a extrahuj koeficienty do svého datového rámce.
Prozkoumej odhady koeficientů pro příznak year napříč 77 modely pomocí histogramu jejich hodnot.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Extract the coefficient statistics of each model into nested data frames
model_coef_nested <- gap_models %>% 
    mutate(coef = map(model, ~___(.x)))
    
# Simplify the coef data frames for each model    
model_coef <- model_coef_nested %>%
    unnest(___)

# Plot a histogram of the coefficient estimates for year         
model_coef %>% 
  filter(term == "___") %>% 
  ggplot(aes(x = ___)) +
  geom_histogram()

Upravit a spustit kód