Organize os coeficientes dos seus modelos

Neste exercício, você vai aproveitar o fluxo de trabalho com coluna de lista junto com a função tidy() do broom para extrair e explorar os coeficientes dos 77 modelos que você construiu.

Lembre-se de que o data frame gap_models contém um modelo que prevê a expectativa de vida por year para 77 países.

Este exercicio faz parte do curso

Machine Learning no tidyverse

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Instruções do exercicio

Use tidy() para acrescentar uma coluna (coef) com as estatísticas dos coeficientes de cada modelo ao data frame gap_models e salve como model_coef_nested.
Simplifique esse data frame usando unnest() para extrair esses coeficientes no seu data frame.
Explore as estimativas de coeficiente para a feature year nos seus 77 modelos, plotando um histograma de seus valores.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Extract the coefficient statistics of each model into nested data frames
model_coef_nested <- gap_models %>% 
    mutate(coef = map(model, ~___(.x)))
    
# Simplify the coef data frames for each model    
model_coef <- model_coef_nested %>%
    unnest(___)

# Plot a histogram of the coefficient estimates for year         
model_coef %>% 
  filter(term == "___") %>% 
  ggplot(aes(x = ___)) +
  geom_histogram()

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