중첩 데이터 프레임에서 모델링하기
미국 육군의 ANSUR II 신체 치수 데이터셋이 ansur_df로 미리 로드되어 있습니다. 목표는 성별별로 데이터를 중첩해, 각 성별에 대해 하나씩 두 개의 선형 모델을 동시에 학습하는 것입니다. 이 모델은 키(stature, height)와 허리둘레를 이용해 체중을 예측합니다. 그런 다음 broom 패키지의 glance() 함수가 생성한 모델 통계를 확인할 수 있도록 데이터를 언네스트합니다.
dplyr, broom, purrr 패키지는 미리 로드되어 있습니다.
참고: 제공된 코드에서 purrr 패키지의 map() 함수는 각 중첩 데이터 프레임에 함수를 적용합니다. 파이프 안에서 함수를 사용하는 방식을 좋아하신다면 이 패키지를 살펴보세요!
이 연습은 강의의 일부입니다
tidyr로 데이터 재구조화하기
연습 안내
sex별로 데이터를 그룹화하세요.- 데이터를 네스트하세요.
glanced열을 언네스트하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
ansur_df %>%
# Group the data by sex
___ %>%
# Nest the data
___ %>%
mutate(
fit = map(data, function(df) lm(weight_kg ~ waist_circum_m + stature_m, data = df)),
glanced = map(fit, glance)
) %>%
# Unnest the glanced column
___