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係数は何ですか？

推定されたモデルパラメータとハイパーパラメータの違いをしっかり理解するために、ここでは推定パラメータ、つまり今回の単回帰モデルにおける係数を詳しく見ていきます。 データセット breast_cancer_data はすでに読み込まれており、前のレッスンと同様に線形モデルも作成済みなので、オブジェクト linear_model をそのまま利用できます。

この線形モデルでは、次のようにして係数を取り出せます：linear_model$coefficients。 また、作成したモデルの関係性を可視化するプロットも描けます。

覚えておきましょう。線形モデルの基本式は y = x * slope + intercept です。

この演習はコースの一部です

R によるハイパーパラメータチューニング

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演習の手順

  • コンソールで linear_model の係数を確認します。
  • ggplot2 で回帰直線をプロットします。
  • slope と intercept に正しい係数を代入します。

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。

library(ggplot2)

# Plot linear relationship.
ggplot(data = breast_cancer_data, 
        aes(x = symmetry_mean, y = concavity_mean)) +
  geom_point(color = "grey") +
  ___(slope = ___$___[___], 
      intercept = ___$___[___])
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