เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การสร้าง Feature ด้วยตนเอง

หลังจากค้นคว้าข้อมูลร่วมกับทีม คุณนึกขึ้นได้ว่าแรงดึงดูดระหว่างวัตถุสองชิ้นเป็นไปตามกฎของนิวตัน:

$$F = G\frac{m_1m_2}{r^2}$$.

เนื่องจากไม่ทราบค่ามวลของวัตถุ จึงไม่สามารถใช้สูตรนี้โดยตรงได้ แต่สามารถสร้างโมเดล regression ของ force โดยใช้ inv_square_distance เป็นตัวแปรอธิบายได้ ชุดข้อมูล df ที่เสริมข้อมูลจากแบบฝึกหัดก่อนหน้าได้ถูกโหลดไว้ให้แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Feature Engineering in R

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • สร้างตัวแปรใหม่ inv_square_distance ซึ่งคำนวณจากค่าผกผันของระยะทางยกกำลังสอง แล้วเพิ่มเข้าไปใน data frame df
  • สร้างโมเดล regression อย่างง่ายด้วย lm() โดยใช้ force เทียบกับ inv_square_distance และบันทึกผลไว้ในตัวแปร lr_force_2
  • นำค่าพยากรณ์ที่ได้ไปรวมกับ df_inverse ด้วย bind_cols

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Create a new variable inv_square_distance
df_inverse <- df %>% ___(inv_square_distance = 1/distance^2)

# Build a simple regression model
lr_force_2 <- lm(force ~ ___, data = df_inverse)

# Bind your predictions to df_inverse
df_inverse <- df_inverse %>% ___(lr2_pred = predict(lr_force_2))

df_inverse %>% ggplot(aes(x = distance, y = force)) +
  geom_point() +
  geom_line(aes(y = lr2_pred), col = "blue", lwd = .75) +
  ggtitle("Linear regression of force vs. inv_square_distance") +
  theme_classic()
แก้ไขและรันโค้ด