Modelare cu variabile categoriale

În acest exercițiu, vei antrena un model liniar pe setul de date flowers, pentru a prezice Flowers în funcție de Time și Intensity.

Formula modelului fmla creată în exercițiul anterior este încă disponibilă, la fel și matricea modelului mmat.

Acest exercițiu face parte din cursul

Învățare supervizată în R: Regresia

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește fmla și lm pentru a antrena un model liniar care prezice Flowers din Intensity și Time. Atribuie modelul variabilei flower_model.
Folosește summary() pentru a revedea structura lui mmat.
Folosește summary() pentru a examina flower_model. Variabilele corespund cu ce ai văzut în mmat?
Folosește flower_model pentru a prezice numărul de flori. Adaugă predicțiile în flowers ca o coloană numită predictions.
Completează spațiile libere pentru a reprezenta grafic predicțiile față de valorile reale ale florilor (predicțiile pe axa x).

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# flowers is available
str(flowers)

# fmla is available
fmla

# Fit a model to predict Flowers from Intensity and Time : flower_model
flower_model <- ___

# Use summary on mmat to remind yourself of its structure
___

# Use summary to examine flower_model 
___

# Predict the number of flowers on each plant
flowers$predictions <- ___

# Plot predictions vs actual flowers (predictions on x-axis)
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) + 
  geom_point() +
  geom_abline(color = "blue")

Editează și rulează codul