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수작업으로 특성 만들기

팀과 함께 몇 가지 조사를 해 본 결과, 두 물체 사이의 중력 인력이 뉴턴의 공식에 따른다는 것을 떠올리셨습니다:

$$F = G\frac{m_1m_2}{r^2}$$.

질량을 알 수 없기 때문에 공식을 그대로 쓸 수는 없지만, inv_square_distance의 함수로서 force에 대한 회귀 모델을 적합할 수는 있습니다. 이전 연습 문제에서 만들었던 보강된 데이터셋 df가 미리 로드되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 배우는 Feature Engineering

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연습 안내

  • 거리의 제곱에 대한 역수로 정의한 새 변수 inv_square_distance를 만들고 df 데이터 프레임에 추가하세요.
  • lm()을 사용해 force 대 inv_square_distance의 단순 회귀 모델을 만들고 lr_force_2로 저장하세요.
  • 예측값을 df_inverse에 결합하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Create a new variable inv_square_distance
df_inverse <- df %>% ___(inv_square_distance = 1/distance^2)

# Build a simple regression model
lr_force_2 <- lm(force ~ ___, data = df_inverse)

# Bind your predictions to df_inverse
df_inverse <- df_inverse %>% ___(lr2_pred = predict(lr_force_2))

df_inverse %>% ggplot(aes(x = distance, y = force)) +
  geom_point() +
  geom_line(aes(y = lr2_pred), col = "blue", lwd = .75) +
  ggtitle("Linear regression of force vs. inv_square_distance") +
  theme_classic()
코드 편집 및 실행