Začněte nyníZačněte zdarma

Modelování s kategoriálními vstupy

V tomto cvičení natrénuješ lineární model na datech flowers, abys předpověděl/a počet květů (Flowers) jako funkci proměnných Time a Intensity.

Vzorec fmla, který jsi vytvořil/a v předchozím cvičení, je stále k dispozici, stejně jako matice modelu mmat.

Toto cvičení je součástí kurzu

Supervised Learning in R: Regression

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Pomocí fmla a lm natrénuj lineární model, který předpovídá Flowers na základě Intensity a Time. Přiřaď model do proměnné flower_model.
  • Pomocí summary() si připomeň strukturu mmat.
  • Pomocí summary() prozkoumej flower_model. Odpovídají proměnné tomu, co jsi viděl/a v mmat?
  • Pomocí flower_model předpověz počet květů. Přidej predikce do flowers jako sloupec predictions.
  • Doplň prázdná místa tak, aby graf zobrazoval predikce vs. skutečný počet květů (predikce na ose x).

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# flowers is available
str(flowers)

# fmla is available
fmla

# Fit a model to predict Flowers from Intensity and Time : flower_model
flower_model <- ___

# Use summary on mmat to remind yourself of its structure
___

# Use summary to examine flower_model 
___

# Predict the number of flowers on each plant
flowers$predictions <- ___

# Plot predictions vs actual flowers (predictions on x-axis)
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) + 
  geom_point() +
  geom_abline(color = "blue")
Upravit a spustit kód