शुरू करेंमुफ़्त में शुरू करें

किसी मॉडल का R-squared निकालना

आइए Chapter 3 में फिट किए गए दो संख्यात्मक explanatory/predictor वैरिएबल वाले मॉडल के लिए \(R^2\) सारांश मान निकालें, जहाँ price को size और bedrooms की संख्या के फ़ंक्शन के रूप में मॉडल किया गया था.

याद रखें कि \(R^2\) इस प्रकार निकाला जा सकता है:

$$1 - \frac{\text{Var}(\text{residuals})}{\text{Var}(y)}$$

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Tidyverse में डेटा के साथ Modeling

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

residual और log10_price कॉलम को summarize करके \(R^2\) compute करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Fit model
model_price_2 <- lm(log10_price ~ log10_size + bedrooms,
                    data = house_prices)
                    
# Get fitted/values & residuals, compute R^2 using residuals
get_regression_points(model_price_2) %>%
  ___(r_squared = ___ - ___(___) / ___(___))
कोड संपादित करें और चलाएँ