モデルを調べる

先ほど作成したモデル unemployment_model を見てみましょう。モデルを調べる方法はいくつかあり、それぞれ得られる情報が異なります。ここでは summary()（docs）、broom::glance()（docs）、sigr::wrapFTest()（docs）を使います。

broom と sigr パッケージはすでに読み込まれており、unemployment_model も利用できます。

この演習はコースの一部です

R による Supervised Learning：回帰

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演習の手順

もう一度 unemployment_model を表示してください。どんな情報が出力されますか？
unemployment_model に対して summary() を呼び出してください。係数の値に加えて、係数推定の標準誤差や、決定係数（R-squared）などの当てはまり指標が得られます。
モデルに対して glance() を呼び出し、整然としたデータフレームで性能指標を確認しましょう。summary() の情報を glance() の各列に対応づけられますか？
最後に、モデルに対して wrapFTest() を呼び出し、もう一度 R-squared を確認してください。

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。

# Print unemployment_model
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# Call summary() on unemployment_model to get more details
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# Call glance() on unemployment_model to see the details in a tidier form
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# Call wrapFTest() on unemployment_model to see the most relevant details
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コードを編集して実行