Folosirea pachetului broom

Multe sarcini de programare sunt mai ușoare atunci când păstrezi toate datele în cadre de date (data frames). Acest lucru este valabil mai ales dacă ești fan tidyverse, unde dplyr și ggplot2 necesită utilizarea cadrelor de date. Pachetul broom conține funcții care descompun modelele în trei cadre de date: unul pentru elementele la nivel de coeficient (coeficienții înșiși, precum și valorile p pentru fiecare coeficient), elementele la nivel de observație (precum valorile ajustate și reziduurile) și elementele la nivel de model (în principal metrici de performanță).

Funcțiile din broom sunt generice, adică funcționează cu multe tipuri de modele, nu doar cu obiecte de tip model de regresie liniară. Ele funcționează și cu obiecte de tip model de regresie logistică (după cum vei vedea în Capitolul 4), precum și cu multe alte tipuri de modele.

mdl_price_vs_conv este disponibil, iar broom este încărcat.