Ampliar tus datos

A partir de los resultados de glance(), has visto que usando las variables disponibles el modelo lineal ajusta bien, con un \(R^2\) ajustado de 0.99. La función augment() puede ayudarte a explorar este ajuste añadiendo las predicciones a los datos originales.

Aquí vas a aprovechar esto para comparar los valores predichos de life_expectancy con los originales en función de la variable year.

Este ejercicio forma parte del curso

Machine Learning en el tidyverse

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Instrucciones del ejercicio

Crea el data frame ampliado algeria_fitted usando augment().
Visualiza el ajuste del modelo con respecto a year representando life_expectancy como puntos y .fitted como una línea.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Build the augmented data frame
algeria_fitted <- ___

# Compare the predicted values with the actual values of life expectancy
algeria_fitted %>% 
  ggplot(aes(x = ___)) +
  geom_point(aes(y = ___)) + 
  geom_line(aes(y = ___), color = "red")

Editar y ejecutar código