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Exercice

Corrélation et R au carré

La corrélation linéaire entre deux variables, \(x\) et \(y\), mesure la force de leur relation linéaire. Lorsque \(x\) et \(y\) sont respectivement :

  • les prédictions d'un modèle de régression qui minimise l'erreur quadratique (comme la régression linéaire) et
  • les vraies valeurs cibles des données d'entraînement,

alors le carré de la corrélation est égal à \(R^2\). Vous allez le vérifier dans cet exercice.

unemployment et unemployment_model sont déjà fournis pour vous.

Instructions

100 XP
  • Utilisez cor() (docs) pour obtenir la corrélation entre les prédictions et le chômage féminin. Assignez-la à la variable rho et affichez-la. Assurez-vous d'utiliser la corrélation de Pearson (par défaut).
  • Mettez rho au carré et assignez le résultat à rho2. Affichez-le.
  • Comparez rho2 au \(R^2\) du modèle (avec glance()). Est-ce identique ?