Corelația și R-pătrat

Corelația liniară dintre două variabile, \(x\) și \(y\), măsoară intensitatea relației liniare dintre ele. Când \(x\) și \(y\) sunt, respectiv:

valorile prezise de un model de regresie care minimizează eroarea pătratică (cum ar fi regresia liniară) și
valorile reale din datele de antrenament,

atunci pătratul corelației este egal cu \(R^2\). Vei verifica acest lucru în acest exercițiu.

unemployment și unemployment_model sunt disponibile pentru a fi folosite.

Acest exercițiu face parte din cursul

Învățare supervizată în R: Regresia

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește cor() (docs) pentru a calcula corelația dintre predicții și rata șomajului în rândul femeilor. Atribuie rezultatul variabilei rho și afișează-l. Asigură-te că folosești corelația Pearson (cea implicită).
Ridică rho la pătrat și atribuie rezultatul variabilei rho2. Afișează-o.
Compară rho2 cu \(R^2\) obținut din model (folosind glance()). Sunt identice?

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# unemployment is available
summary(unemployment)

# unemployment_model is available
summary(unemployment_model)

# Get the correlation between the prediction and true outcome: rho and print it
(rho <- ___)

# Square rho: rho2 and print it
(rho2 <- ___)

# Get R-squared from glance and print it
(rsq_glance <- ___(___)$___)

Editează și rulează codul