모델 적합도를 glance()로 살펴보기
이번 연습 문제에서는 glance()를 사용하여 각 국가별 선형 모델이 데이터에 얼마나 잘 적합하는지 계산합니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Tidyverse로 배우는 Machine Learning
연습 안내
- 각 모델의 적합도 통계를 담은 열(
fit)을gap_models데이터 프레임에 추가하고, 결과를model_perf_nested로 저장하세요. unnest()를 사용해 이 데이터 프레임을 단순화하여 각 모델의 적합도 통계를 추출하고, 결과를model_perf로 저장하세요.- 마지막으로,
head()를 사용해model_perf를 간략히 확인하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Extract the fit statistics of each model into data frames
model_perf_nested <- gap_models %>%
mutate(fit = map(model, ~___(.x)))
# Simplify the fit data frames for each model
model_perf <- model_perf_nested %>%
unnest(___)
# Look at the first six rows of model_perf
head(___)