Ajustando um modelo de regressão linear
O pacote parsnip oferece uma sintaxe unificada para o processo de ajuste de modelos em R.
Com o parsnip, fica fácil definir modelos usando os diversos pacotes, ou engines, que existem no ecossistema R.
Neste exercício, você vai definir um objeto de regressão linear do parsnip e treinar seu modelo para prever selling_price usando home_age e sqft_living como variáveis preditoras a partir dos dados home_sales.
Os tibbles home_training e home_test que você criou na lição anterior foram carregados nesta sessão.
Este exercício faz parte do curso
Modelagem com tidymodels em R
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Initialize a linear regression object, linear_model
linear_model <- ___ %>%
# Set the model engine
___ %>%
# Set the model mode
___