Antrenarea mai multor modele

Cadrul de date gap_nested, disponibil în spațiul tău de lucru, conține setul de date gapminder structurat în cuiburi după țară.

Vei folosi aceste date pentru a construi câte un model liniar pentru fiecare țară, care să prezică speranța de viață pe baza atributului year.

Notă: Termenul atribut este sinonim cu variabilă sau predictor. El desemnează o caracteristică a datelor tale care poate fi folosită pentru a construi un model de învățare automată.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning în Tidyverse

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Construiește câte un model liniar pentru fiecare țară, care să prezică life_expectancy folosind atributul year. Folosește funcția lm() și salvează noul cadru de date cu modele ca gap_models.
Extrage primul model din acest cadru de date și salvează-l ca algeria_model.
Vizualizează informațiile despre model folosind summary().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Build a linear model for each country
gap_models <- gap_nested %>%
    mutate(model = map(___, ~lm(formula = life_expectancy~year, data = ___)))
    
# Extract the model for Algeria    
algeria_model <- gap_models$model[[___]]

# View the summary for the Algeria model
summary(___)

Editează și rulează codul