데이터 보강하기
glance()의 결과를 통해, 사용 가능한 피처들로 만든 선형 모델이 수정된 \(R^2\) 값 0.99로 잘 적합되었음을 확인했습니다. augment() 함수는 예측값을 원본 데이터에 추가하여 이 적합도를 탐색하는 데 도움을 줍니다.
여기서는 이를 활용해 year 피처를 기준으로 life_expectancy의 예측값과 실제값을 비교해 보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Tidyverse로 배우는 Machine Learning
연습 안내
augment()를 사용하여 보강된 데이터 프레임algeria_fitted를 만드세요.life_expectancy는 점으로,.fitted는 선으로 시각화하여year에 대한 모델의 적합도를 확인하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Build the augmented data frame
algeria_fitted <- ___
# Compare the predicted values with the actual values of life expectancy
algeria_fitted %>%
ggplot(aes(x = ___)) +
geom_point(aes(y = ___)) +
geom_line(aes(y = ___), color = "red")