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किसी फीचर को मैन्युअली इंजीनियर करना

अपनी टीम के साथ कुछ शोध करने के बाद, आपको याद आता है कि दो पिंडों के बीच गुरुत्वाकर्षण बल न्यूटन के फ़ॉर्मूले का पालन करता है:

$$F = G\frac{m_1m_2}{r^2}$$.

आप इस फ़ॉर्मूले का सीधे उपयोग नहीं कर सकते क्योंकि द्रव्यमान अज्ञात हैं, लेकिन आप force को inv_square_distance के फ़ंक्शन के रूप में लेकर एक रिग्रेशन मॉडल फिट कर सकते हैं. पिछले अभ्यास में आपने जो संवर्धित डेटासेट df बनाया था, वह आपके लिए लोड कर दिया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Feature Engineering

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • inv_square_distance नाम का नया वैरिएबल बनाएँ, जिसे squared distance के reciprocal के रूप में परिभाषित किया गया है, और इसे डेटा फ़्रेम df में जोड़ें.
  • lm() का उपयोग करके force बनाम inv_square_distance का एक सरल रिग्रेशन मॉडल बनाइए और उसे lr_force_2 के रूप में सेव करें.
  • अपनी प्रेडिक्शंस को df_inverse के साथ bind करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Create a new variable inv_square_distance
df_inverse <- df %>% ___(inv_square_distance = 1/distance^2)

# Build a simple regression model
lr_force_2 <- lm(force ~ ___, data = df_inverse)

# Bind your predictions to df_inverse
df_inverse <- df_inverse %>% ___(lr2_pred = predict(lr_force_2))

df_inverse %>% ggplot(aes(x = distance, y = force)) +
  geom_point() +
  geom_line(aes(y = lr2_pred), col = "blue", lwd = .75) +
  ggtitle("Linear regression of force vs. inv_square_distance") +
  theme_classic()
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