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Quels sont les coefficients ?

Pour bien saisir la différence entre les paramètres ajustés d’un modèle et les hyperparamètres, nous allons examiner de plus près ces paramètres ajustés : dans notre modèle linéaire simple, les coefficients. Le jeu de données breast_cancer_data a déjà été chargé pour vous et l’appel au modèle linéaire a été exécuté comme dans la leçon précédente, vous pouvez donc accéder directement à l’objet linear_model.

Dans notre modèle linéaire, nous pouvons extraire les coefficients de la manière suivante : linear_model$coefficients. Et nous pouvons visualiser la relation que nous avons modélisée avec un graphique.

Rappelez-vous qu’un modèle linéaire suit la formule de base : y = x * slope + intercept

Cet exercice fait partie du cours

Optimisation des hyperparamètres en R

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Instructions

  • Explorez les coefficients de linear_model dans la console.
  • Tracez la droite de régression avec ggplot2.
  • Affectez les bons coefficients à slope et intercept.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

library(ggplot2)

# Plot linear relationship.
ggplot(data = breast_cancer_data, 
        aes(x = symmetry_mean, y = concavity_mean)) +
  geom_point(color = "grey") +
  ___(slope = ___$___[___], 
      intercept = ___$___[___])
Modifier et exécuter le code