Моделирование с категориальными входными переменными

В этом упражнении вы обучите линейную модель на данных flowers, чтобы предсказать Flowers как функцию от Time и Intensity.

Формула модели fmla, созданная в предыдущем упражнении, по-прежнему доступна, как и матрица модели mmat.

Это упражнение является частью курса

Обучение с учителем в R: регрессия

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Используйте fmla и lm, чтобы обучить линейную модель, которая предсказывает Flowers по Intensity и Time. Сохраните модель в переменную flower_model.
Используйте summary(), чтобы просмотреть структуру mmat.
Используйте summary(), чтобы изучить flower_model. Совпадают ли переменные с тем, что вы видели в mmat?
Используйте flower_model, чтобы предсказать количество цветков. Добавьте предсказания во фрейм flowers в виде столбца predictions.
Заполните пропуски, чтобы построить график предсказанных значений относительно фактического количества цветков (предсказания — по оси x).

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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")

Редактировать и запускать код