Analiza modelu
Przyjrzyjmy się modelowi unemployment_model, który właśnie został utworzony. Istnieje wiele sposobów na zbadanie modelu – każdy z nich dostarcza innych informacji. Skorzystamy z funkcji summary() (dokumentacja), broom::glance() (dokumentacja) oraz sigr::wrapFTest() (dokumentacja).
Pakiety broom i sigr są już wczytane, a model unemployment_model jest dostępny.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Nadzorowane uczenie maszynowe w R: regresja
Instrukcje do ćwiczenia
- Wyświetl ponownie
unemployment_model. Jakie informacje zwraca? - Wywołaj
summary()naunemployment_model. Oprócz wartości współczynników otrzymasz błędy standardowe ich estymacji oraz miary dopasowania modelu, takie jak R-kwadrat. - Wywołaj
glance()na modelu, aby zobaczyć miary dopasowania w przejrzystej ramce danych. Czy potrafisz dopasować informacje zsummary()do kolumn zwróconych przezglance()? - Na koniec wywołaj
wrapFTest()na modelu, aby ponownie sprawdzić wartość R-kwadrat.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Print unemployment_model
___
# Call summary() on unemployment_model to get more details
___
# Call glance() on unemployment_model to see the details in a tidier form
___
# Call wrapFTest() on unemployment_model to see the most relevant details
___