Ajustar un modelo de regresión lineal
El paquete parsnip ofrece una sintaxis unificada para el proceso de ajuste de modelos en R.
Con parsnip, es fácil definir modelos usando los distintos paquetes, o motores, que existen en el ecosistema de R.
En este ejercicio, vas a definir un objeto de regresión lineal de parsnip y a entrenar tu modelo para predecir selling_price utilizando home_age y sqft_living como variables predictoras a partir de los datos de home_sales.
Los tibbles home_training y home_test que creaste en la lección anterior ya se han cargado en esta sesión.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelado con tidymodels en R
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Initialize a linear regression object, linear_model
linear_model <- ___ %>%
# Set the model engine
___ %>%
# Set the model mode
___