Zacznij terazZacznij za darmo

Czym są współczynniki?

Aby dobrze zrozumieć różnicę między dopasowanymi parametrami modelu a hiperparametrami, przyjrzyjmy się bliżej tym parametrom: współczynnikom naszego prostego modelu liniowego. Zbiór danych breast_cancer_data został już wczytany, a wywołanie modelu liniowego zostało uruchomione tak jak w poprzedniej lekcji – możesz więc od razu korzystać z obiektu linear_model.

Współczynniki modelu liniowego możesz wyodrębnić w następujący sposób: linear_model$coefficients. Możemy też zwizualizować zależność, którą zamodelowaliśmy, tworząc wykres.

Pamiętaj, że model liniowy ma podstawowy wzór: y = x * slope + intercept

To ćwiczenie jest częścią kursu

Dostrajanie hiperparametrów w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Zbadaj współczynniki obiektu linear_model w konsoli.
  • Narysuj linię regresji za pomocą ggplot2.
  • Przypisz odpowiednie współczynniki do zmiennych slope i intercept.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

library(ggplot2)

# Plot linear relationship.
ggplot(data = breast_cancer_data, 
        aes(x = symmetry_mean, y = concavity_mean)) +
  geom_point(color = "grey") +
  ___(slope = ___$___[___], 
      intercept = ___$___[___])
Edytuj i uruchom kod