Ordonează coeficienții modelelor tale

În acest exercițiu vei folosi fluxul de lucru cu coloane-listă împreună cu funcția tidy() din broom pentru a extrage și explora coeficienții celor 77 de modele pe care le-ai construit.

Amintește-ți că data frame-ul gap_models conține un model care prezice speranța de viață în funcție de an pentru 77 de țări.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning în Tidyverse

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește tidy() pentru a adăuga o coloană (coef) cu statisticile coeficienților pentru fiecare model la data frame-ul gap_models și salvează rezultatul ca model_coef_nested.
Simplifică acest data frame folosind unnest() pentru a extrage coeficienții în data frame-ul tău.
Explorează estimările coeficienților pentru caracteristica year în cele 77 de modele, trasând o histogramă a valorilor acestora.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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()

Editează și rulează codul