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회귀계수는 무엇인가요?

적합된 모델 파라미터와 하이퍼파라미터의 차이를 몸으로 느껴 보기 위해, 이번에는 적합된 파라미터, 즉 우리 단순 선형 모델의 회귀계수를 자세히 살펴보려고 합니다. 데이터셋 breast_cancer_data는 이미 로드되어 있고, 이전 레슨과 동일하게 선형 모델 호출도 실행되어 있으므로, 바로 linear_model 객체에 접근하실 수 있어요.

우리의 선형 모델에서 회귀계수는 다음과 같이 추출할 수 있어요: linear_model$coefficients. 그리고 플롯으로 우리가 모델링한 관계를 시각화할 수 있습니다.

기억하세요. 선형 모델의 기본 공식은 y = x * slope + intercept 입니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R에서 하이퍼파라미터 튜닝

강의 보기

연습 안내

  • 콘솔에서 linear_model의 회귀계수를 확인하세요.
  • ggplot2로 회귀 직선을 그리세요.
  • 올바른 회귀계수를 slope와 intercept에 할당하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

library(ggplot2)

# Plot linear relationship.
ggplot(data = breast_cancer_data, 
        aes(x = symmetry_mean, y = concavity_mean)) +
  geom_point(color = "grey") +
  ___(slope = ___$___[___], 
      intercept = ___$___[___])
코드 편집 및 실행