Aumentando seus dados

Pelos resultados de glance(), você viu que, usando as variáveis disponíveis, o modelo linear ajusta bem, com um \(R^2\) ajustado de 0,99. A função augment() pode ajudar você a explorar esse ajuste ao anexar as previsões aos dados originais.

Aqui, você vai aproveitar isso para comparar os valores previstos de life_expectancy com os originais, com base na variável year.

Este exercicio faz parte do curso

Machine Learning no tidyverse

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Instruções do exercicio

Construa o data frame aumentado algeria_fitted usando augment().
Visualize o ajuste do modelo em relação a year, plotando life_expectancy como pontos e .fitted como uma linha.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Build the augmented data frame
algeria_fitted <- ___

# Compare the predicted values with the actual values of life expectancy
algeria_fitted %>% 
  ggplot(aes(x = ___)) +
  geom_point(aes(y = ___)) + 
  geom_line(aes(y = ___), color = "red")

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