broom を使う

多くのプログラミング作業は、すべてのデータをデータフレームにまとめておくと簡単になります。とくに tidyverse を使う場合はそうで、dplyr や ggplot2 はデータフレームを前提としています。broom パッケージには、モデルを3種類のデータフレームに分解する関数が含まれています。係数レベルの要素（係数そのものや各係数の p 値）、観測値レベルの要素（予測値や残差など）、モデルレベルの要素（主に性能指標）です。

broom の関数はジェネリックです。つまり、線形回帰モデルオブジェクトだけでなく、多くのモデルタイプで動作します。ロジスティック回帰モデルオブジェクト（第4章で登場します）や、ほかの多くのモデルでも利用できます。

mdl_price_vs_conv が利用可能で、broom は読み込まれています。