Zacznij terazZacznij za darmo

Ręczne tworzenie cechy

Po przeprowadzeniu badań wraz z zespołem przypominasz sobie, że siła grawitacyjnego przyciągania między dwoma ciałami jest opisana wzorem Newtona:

$$F = G\frac{m_1m_2}{r^2}$$.

Nie możesz użyć tego wzoru bezpośrednio, ponieważ masy są nieznane, ale możesz dopasować model regresji zmiennej force jako funkcji inv_square_distance. Rozszerzony zbiór danych df, który został zbudowany w poprzednim ćwiczeniu, jest już wczytany.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Inżynieria cech w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Utwórz nową zmienną inv_square_distance zdefiniowaną jako odwrotność kwadratu odległości i dodaj ją do ramki danych df.
  • Zbuduj prosty model regresji za pomocą lm() dla force względem inv_square_distance i zapisz go jako lr_force_2.
  • Dołącz swoje predykcje do df_inverse.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Create a new variable inv_square_distance
df_inverse <- df %>% ___(inv_square_distance = 1/distance^2)

# Build a simple regression model
lr_force_2 <- lm(force ~ ___, data = df_inverse)

# Bind your predictions to df_inverse
df_inverse <- df_inverse %>% ___(lr2_pred = predict(lr_force_2))

df_inverse %>% ggplot(aes(x = distance, y = force)) +
  geom_point() +
  geom_line(aes(y = lr2_pred), col = "blue", lwd = .75) +
  ggtitle("Linear regression of force vs. inv_square_distance") +
  theme_classic()
Edytuj i uruchom kod