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¿Cuáles son los coeficientes?

Para comprender bien la diferencia entre los parámetros ajustados de un modelo y los hiperparámetros, vamos a fijarnos en esos parámetros ajustados: en nuestro modelo lineal simple, los coeficientes. El conjunto de datos breast_cancer_data ya se ha cargado por ti y la llamada al modelo lineal se ejecutó como en la lección anterior, así que puedes acceder directamente al objeto linear_model.

En nuestro modelo lineal, podemos extraer los coeficientes de la siguiente manera: linear_model$coefficients. Y podemos visualizar la relación que modelamos con un gráfico.

Recuerda que un modelo lineal tiene la fórmula básica: y = x * slope + intercept

Este ejercicio forma parte del curso

Ajuste de hiperparámetros en R

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Instrucciones del ejercicio

  • Explora los coeficientes de linear_model en la consola.
  • Traza la recta de regresión con ggplot2.
  • Asigna los coeficientes correctos a slope e intercept.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

library(ggplot2)

# Plot linear relationship.
ggplot(data = breast_cancer_data, 
        aes(x = symmetry_mean, y = concavity_mean)) +
  geom_point(color = "grey") +
  ___(slope = ___$___[___], 
      intercept = ___$___[___])
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