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モデルをまとめて結合する

複数のモデルを実行するときは、結果を比較できるように、tibble と平行座標チャートの両方で要約しておくと便利です。あなたが作成した glm_metrics オブジェクトに加え、対応する bayes_metrics と mixed_metrics もワークスペースに読み込まれています。GGally パッケージは使用できる状態です。

この演習はコースの一部です

Rで学ぶ特徴量エンジニアリング

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演習の手順

  • 3つのモデルを行方向に結合します。
  • 2つの指標におけるモデルの性能を比較するため、平行座標プロットを作成します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

model <- c("glm", "glm","bayes","bayes", "mixed", "mixed")

# Bind models by rows
models <- ___(glm_metrics,bayes_metrics, mixed_metrics)%>%
  add_column(model = model)%>%
  select(-.estimator) %>%
  spread(model,.estimate)

models

# Create a parallel coordinates plot
___(models,
           columns = 2:4, groupColumn = 1,
           scale="globalminmax",
           showPoints = TRUE)
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