방금 생성한 model_coef 데이터 프레임을 살펴보고 다음 질문에 답해 보세요.
model_coef
모델의 계수를 통해 도출할 수 있는 결론은 무엇인가요?
이 연습은 강의의 일부입니다
이론을 실습으로 바꾸는 인터랙티브 연습 중 하나를 만나보세요
이 챕터에서는 tidyverse 기반 머신러닝의 핵심인 List Column Workflow(LCW)를 소개합니다. LCW를 사용하면 하나의 데이터프레임 안에서 여러 모델을 효율적으로 다룰 수 있습니다. <br> 또한 모델을 탐색하기 위한 broom 패키지의 기본 개념도 함께 배웁니다.
이 챕터에서는 List Column Workflow를 활용하여 77개의 모델을 구축하고, 각 모델의 속성을 탐색합니다. broom 패키지의 도구를 사용해 모든 모델을 다각도로 이해하는 방법을 익힙니다.
현재 연습
이 챕터에서는 List Column Workflow를 사용하여 회귀 모델을 구축하고, 튜닝하고, 평가하는 방법을 배웁니다. 선형 모델과 랜덤 포레스트 모델, 두 가지 유형의 모델을 직접 다뤄볼 수 있습니다.
이 챕터에서는 방향을 바꿔 분류 모델을 구축하고, 튜닝하고, 평가하는 방법을 배웁니다.
