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Engenharia manual de uma feature

Depois de pesquisar com sua equipe, você se lembra de que a força gravitacional de atração entre dois corpos obedece à fórmula de Newton:

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

Você não pode usar a fórmula diretamente porque as massas são desconhecidas, mas pode ajustar um modelo de regressão de force como função de inv_square_distance. O conjunto de dados aumentado df que você construiu no exercício anterior já foi carregado para você.

Este exercício faz parte do curso

Feature Engineering em R

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Instruções do exercício

  • Crie uma nova variável inv_square_distance definida como o recíproco da distância ao quadrado e adicione-a ao data frame df.
  • Construa um modelo de regressão simples usando lm() de force versus inv_square_distance e salve-o como lr_force_2.
  • Faça o bind das suas previsões com df_inverse.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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()
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