Modelado con variables categóricas como entrada

En este ejercicio, ajustarás un modelo lineal a los datos de flowers para predecir Flowers en función de Time e Intensity.

La fórmula del modelo fmla que creaste en el ejercicio anterior sigue disponible, al igual que la matriz del modelo mmat.

Este ejercicio forma parte del curso

Aprendizaje supervisado en R: Regresión

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Instrucciones del ejercicio

Usa fmla y lm para entrenar un modelo lineal que prediga Flowers a partir de Intensity y Time. Asigna el modelo a la variable flower_model.
Usa summary() para recordarte la estructura de mmat.
Usa summary() para examinar flower_model. ¿Las variables coinciden con lo que viste en mmat?
Usa flower_model para predecir el número de flores. Añade las predicciones a flowers como la columna predictions.
Completa los espacios en blanco para representar en un gráfico predicciones vs. flores reales (predicciones en el eje x).

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# flowers is available
str(flowers)

# fmla is available
fmla

# Fit a model to predict Flowers from Intensity and Time : flower_model
flower_model <- ___

# Use summary on mmat to remind yourself of its structure
___

# Use summary to examine flower_model 
___

# Predict the number of flowers on each plant
flowers$predictions <- ___

# Plot predictions vs actual flowers (predictions on x-axis)
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) + 
  geom_point() +
  geom_abline(color = "blue")

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