Jetez un coup d'œil à l'ajustement de vos modèles
Dans cet exercice, vous utiliserez glance() pour calculer la qualité de l'ajustement des modèles linéaires aux données pour chaque pays.
Cette activité fait partie du cours
Machine Learning dans le tidyverse
Instructions de l’exercice
- Ajoutez une colonne (
fit) contenant les statistiques d'ajustement pour chaque modèle au tableau de donnéesgap_modelset enregistrez-le sous le nommodel_perf_nested. - Simplifiez ce tableau de données avec
unnest()pour extraire ces statistiques d'ajustement de chaque modèle et enregistrez le résultat sous le nommodel_perf. - Enfin, utilisez
head()pour jeter un coup d'œil àmodel_perf.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Extract the fit statistics of each model into data frames
model_perf_nested <- gap_models %>%
mutate(fit = map(model, ~___(.x)))
# Simplify the fit data frames for each model
model_perf <- model_perf_nested %>%
unnest(___)
# Look at the first six rows of model_perf
head(___)