データを拡張する（augment）
glance() の結果から、利用可能な特徴量を使った線形モデルは調整済み \(R^2\) が 0.99 と良好に当てはまっていることが分かりました。augment() 関数を使うと、元データに予測値を付け加えて、この当てはまりを詳しく確認できます。
ここではこれを活用して、year 特徴量に基づき、life_expectancy の予測値と元の値を比較します。
この演習はコースの一部です
Tidyverse で学ぶ Machine Learning
演習の手順
augment()を使って、拡張済みデータフレームalgeria_fittedを作成します。yearに対するモデルの当てはまりを可視化するため、life_expectancyを点で、.fittedを線で描画します。
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。
# Build the augmented data frame
algeria_fitted <- ___
# Compare the predicted values with the actual values of life expectancy
algeria_fitted %>%
ggplot(aes(x = ___)) +
geom_point(aes(y = ___)) +
geom_line(aes(y = ___), color = "red")