重回帰（パート1）
この演習では、血圧データセット（Source）を使い、blood_pressure を weight と age の関数としてモデル化します。
データフレーム bloodpressure はあらかじめ読み込まれています。
この演習はコースの一部です
R による Supervised Learning：回帰
演習の手順
blood_pressureをageとweightの関数として明示した式を定義してください。式を変数fmlaに代入し、出力します。fmlaを使って、データセットbloodpressure内のageとweightからblood_pressureを予測する線形モデルを当てはめてください。モデル名はbloodpressure_modelとします。- モデルを出力し、
summary()を呼び出してください。血圧は年齢とともに上がりますか、下がりますか？ 体重ではどうですか？
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。
# bloodpressure is available
summary(bloodpressure)
# Create the formula and print it
fmla <- ___
___
# Fit the model: bloodpressure_model
bloodpressure_model <- ___
# Print bloodpressure_model and call summary()
___
___