broom 사용하기

많은 프로그래밍 작업은 모든 데이터를 데이터 프레임 안에 유지할 때 더 쉬워집니다. 특히 tidyverse를 사용하신다면 dplyr과 ggplot2가 데이터 프레임 사용을 요구하므로 더욱 그렇습니다. broom 패키지에는 모델을 세 가지 데이터 프레임으로 분해하는 함수들이 있습니다. 하나는 계수 수준 요소(계수 자체와 각 계수의 p-value), 하나는 관측치 수준 요소(적합값과 잔차 등), 그리고 하나는 모델 수준 요소(주로 성능 지표)를 담습니다.

broom의 함수들은 제네릭입니다. 즉, 선형 회귀 모델 객체뿐 아니라 여러 유형의 모델에서 작동합니다. 4장에서 보시겠지만 로지스틱 회귀 모델 객체에도 적용되며, 그 외 다양한 모델 유형과도 함께 사용할 수 있습니다.

mdl_price_vs_conv가 제공되어 있으며 broom이 로드되어 있습니다.