Quali sono i coefficienti?
Per capire bene la differenza tra parametri stimati del modello e iperparametri, daremo un’occhiata più da vicino a quei parametri stimati: nel nostro semplice modello lineare, i coefficienti.
Il dataset breast_cancer_data è già stato caricato per te e la chiamata al modello lineare è stata eseguita come nella lezione precedente, quindi puoi accedere direttamente all’oggetto linear_model.
Nel nostro modello lineare, possiamo estrarre i coefficienti nel modo seguente: linear_model$coefficients.
E possiamo visualizzare la relazione che abbiamo modellato con un grafico.
Ricorda che un modello lineare ha la formula di base: y = x * slope + intercept
Questo esercizio fa parte del corso
Ottimizzazione degli iperparametri in R
Istruzioni dell'esercizio
- Esplora i coefficienti di
linear_modelnella console. - Traccia la retta di regressione con
ggplot2. - Assegna i coefficienti corretti a
slopeeintercept.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
library(ggplot2)
# Plot linear relationship.
ggplot(data = breast_cancer_data,
aes(x = symmetry_mean, y = concavity_mean)) +
geom_point(color = "grey") +
___(slope = ___$___[___],
intercept = ___$___[___])