Examinarea structurii variabilelor de intrare categoriale
În acest exercițiu, vei apela model.matrix() (docs) pentru a examina cum reprezintă R datele cu variabile de intrare atât categoriale, cât și numerice, în contextul modelării.
Setul de date flowers (derivat din pachetul Sleuth3) a fost deja încărcat. Are următoarele coloane:
Flowers: numărul mediu de flori de pe o plantă de tip meadowfoamIntensity: intensitatea unui tratament luminos aplicat planteiTime: o variabilă categorială – momentul (LatesauEarly) din ciclul de viață în care a fost aplicat tratamentul luminos
Scopul final este să prezici Flowers ca funcție de Time și Intensity.
Acest exercițiu face parte din cursul
Învățare supervizată în R: Regresia
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Apelează funcția
str()peflowerspentru a vedea tipurile fiecărei coloane. - Folosește funcția
unique()pe coloanaflowers$Timepentru a vedea valorile posibile ale luiTime. Câte valori unice există? - Creează o formulă pentru a exprima
Flowersca funcție deIntensityșiTime. Atribuie-o variabileifmlași afișeaz-o. - Folosește
fmlașimodel.matrix()pentru a crea matricea de model pentru cadrul de dateflowers. Atribuie rezultatul variabileimmat. - Folosește
head()pentru a examina primele 20 de linii dinflowers. - Examinează acum primele 20 de linii din
mmat.- Coloana numerică
Intensityeste diferită? - Ce s-a întâmplat cu coloana categorială
Timedinflowers? - Cum este reprezentat
Time == 'Early'? DarTime == 'Late'?
- Coloana numerică
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Call str on flowers to see the types of each column
___
# Use unique() to see how many possible values Time takes
___
# Build and print a formula to express Flowers as a function of Intensity and Time: fmla
(fmla <- ___("Flowers ~ Intensity + Time"))
# Use fmla and model.matrix to see how the data is represented for modeling
mmat <- ___
# Examine the first 20 lines of flowers
___
# Examine the first 20 lines of mmat
___