Usando una escoba

Muchas tareas de programación resultan más sencillas si mantienes todos tus datos dentro de marcos de datos. Esto es especialmente cierto si eres fan de tidyverse, donde dplyr y ggplot2 requieren el uso de marcos de datos. El paquete broom contiene funciones que descomponen los modelos en tres marcos de datos: uno para los elementos a nivel de coeficientes (los coeficientes en sí, así como los valores p para cada coeficiente), los elementos a nivel de observación (como los valores ajustados y los residuos) y los elementos a nivel de modelo (principalmente métricas de rendimiento).

Las funciones de broom son genéricas. Es decir, trabajan con muchos tipos de modelos, no solo con objetos de modelos de regresión lineal. También funcionan con objetos de modelos de regresión logística (como se verá en el capítulo 4) y muchos otros tipos de modelos.

mdl_price_vs_conv está disponible y se ha cargado broom.