एक साधारण एक-वैरिएबल रिग्रेशन का कोड लिखें
पहले कोडिंग अभ्यास के लिए, आप एक-वैरिएबल मॉडलिंग टास्क को परिभाषित करने के लिए एक फॉर्मूला बनाएँगे, और फिर डेटा पर एक लीनियर मॉडल फिट करेंगे। आपको संयुक्त राज्य अमेरिका में कई वर्षों के दौरान पुरुष और महिला बेरोजगारी दरें दी गई हैं (Source).
टास्क यह है कि पुरुष बेरोजगारी की देखी गई दर के आधार पर महिला बेरोजगारी दर का अनुमान लगाएँ।
आउटकम female_unemployment है, और इनपुट male_unemployment है.
वैरिएबल के कोएफिशिएंट का संकेत बताता है कि वैरिएबल बढ़ने पर आउटकम बढ़ता है (+) या घटता है (-).
याद करें कि lm() का कॉलिंग इंटरफ़ेस (docs) इस प्रकार है:
lm(formula, data = ___)
unemployment डेटा फ्रेम पहले से लोड किया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Supervised Learning: Regression
अभ्यास निर्देश
- ऐसा फॉर्मूला परिभाषित करें जो
female_unemploymentकोmale_unemploymentका फंक्शन दर्शाए। इस फॉर्मूले को वैरिएबलfmlaमें असाइन करें और उसे प्रिंट करें. - फिर
lm()औरfmlaका उपयोग करके डेटासेटunemploymentपर एक लीनियर मॉडल फिट करें ताकि male unemployment से female unemployment की भविष्यवाणी की जा सके. - मॉडल प्रिंट करें। क्या male unemployment के लिए कोएफिशिएंट आपकी अपेक्षा के अनुरूप है? क्या male unemployment बढ़ने पर female unemployment भी बढ़ती है?
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# unemployment is available
summary(unemployment)
# Define a formula to express female_unemployment as a function of male_unemployment
fmla <- ___
# Print it
___
# Use the formula to fit a model: unemployment_model
unemployment_model <- ___
# Print it
___