Ajuster un modèle de régression linéaire
Le paquet parsnip offre une syntaxe unifiée pour l'ajustement de modèles en R.
Avec parsnip, il est facile de définir des modèles en utilisant les différents paquets, ou moteurs, offerts dans l'écosystème R.
Dans cet exercice, vous allez définir un objet de régression linéaire parsnip et entraîner votre modèle pour prédire selling_price à partir de home_age et sqft_living comme variables prédictives provenant des données home_sales.
Les tibbles home_training et home_test que vous avez créés dans la leçon précédente ont été chargés dans cette session.
Cette activité fait partie du cours
Modélisation avec tidymodels en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Initialize a linear regression object, linear_model
linear_model <- ___ %>%
# Set the model engine
___ %>%
# Set the model mode
___