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Ein Feature manuell entwickeln

Nach etwas Recherche mit deinem Team erinnerst du dich daran, dass die Gravitationskraft zwischen zwei Körpern Newtons Formel folgt:

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

Du kannst die Formel nicht direkt verwenden, weil die Massen unbekannt sind. Aber du kannst ein Regressionsmodell für force als Funktion von inv_square_distance fitten. Der erweiterte Datensatz df, den du in der letzten Übung erstellt hast, wurde für dich geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Feature Engineering in R

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Anleitung zur Übung

  • Erstelle eine neue Variable inv_square_distance, definiert als Kehrwert der quadrierten Entfernung, und füge sie dem Data Frame df hinzu.
  • Baue ein einfaches Regressionsmodell mit lm() von force gegen inv_square_distance und speichere es als lr_force_2.
  • Hänge deine Vorhersagen an df_inverse an.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# 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()
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