श्रेणीबद्ध इनपुट्स की संरचना जाँचना
इस अभ्यास में, आप model.matrix() (docs) कॉल करेंगे ताकि यह देख सकें कि मॉडलिंग के लिए R श्रेणीबद्ध और संख्यात्मक दोनों तरह के इनपुट वाले डेटा को कैसे निरूपित करता है.
आपके लिए flowers डेटासेट (जो Sleuth3 पैकेज से लिया गया है) लोड कर दिया गया है. इसमें ये कॉलम हैं:
Flowers: meadowfoam पौधे पर फूलों की औसत संख्याIntensity: पौधों पर लगाए गए light treatment की तीव्रताTime: एक श्रेणीबद्ध वैरिएबल — lifecycle में light treatment कब हुआ (LateयाEarly)
अंतिम लक्ष्य Flowers को Time और Intensity के फंक्शन के रूप में प्रेडिक्ट करना है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Supervised Learning: Regression
अभ्यास निर्देश
- प्रत्येक कॉलम का प्रकार देखने के लिए
flowersपरstr()फंक्शन कॉल करें. Timeकिन-किन मानों को लेता है, यह देखने के लिए कॉलमflowers$Timeपरunique()फंक्शन का उपयोग करें. कुल कितने unique मान हैं?FlowersकोIntensityऔरTimeके फंक्शन के रूप में व्यक्त करने के लिए एक formula बनाएँ. इसे वैरिएबलfmlaमें असाइन करें और प्रिंट करें.fmlaऔरmodel.matrix()का उपयोग करके data frameflowersके लिए model matrix बनाएँ. इसे वैरिएबलmmatमें असाइन करें.flowersकी पहली 20 पंक्तियाँ देखने के लिएhead()का उपयोग करें.- अब
mmatकी पहली 20 पंक्तियाँ जाँचें.- क्या संख्यात्मक कॉलम
Intensityअलग है? flowersके श्रेणीबद्ध कॉलमTimeका क्या हुआ?Time == 'Early'कैसे निरूपित है? औरTime == 'Late'?
- क्या संख्यात्मक कॉलम
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Call str on flowers to see the types of each column
___
# Use unique() to see how many possible values Time takes
___
# Build and print a formula to express Flowers as a function of Intensity and Time: fmla
(fmla <- ___("Flowers ~ Intensity + Time"))
# Use fmla and model.matrix to see how the data is represented for modeling
mmat <- ___
# Examine the first 20 lines of flowers
___
# Examine the first 20 lines of mmat
___