เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

จัดระเบียบสัมประสิทธิ์ของโมเดล

ในแบบฝึกหัดนี้ จะใช้ list column workflow ร่วมกับฟังก์ชัน tidy() จากแพ็กเกจ broom เพื่อดึงและสำรวจสัมประสิทธิ์ของโมเดลทั้ง 77 โมเดลที่สร้างไว้

ระลึกไว้ว่า data frame gap_models มีโมเดลที่ทำนาย อายุขัยเฉลี่ย จาก ปี สำหรับ 77 ประเทศ

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Machine Learning ใน Tidyverse

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • ใช้ tidy() เพื่อเพิ่มคอลัมน์ (coef) ที่มีสถิติสัมประสิทธิ์ของแต่ละโมเดลเข้าไปใน data frame gap_models แล้วบันทึกเป็น model_coef_nested
  • ลดรูป data frame นี้โดยใช้ unnest() เพื่อแยกสัมประสิทธิ์ออกมาใน data frame
  • สำรวจค่าประมาณสัมประสิทธิ์ของ feature year จากโมเดลทั้ง 77 โมเดล โดยพล็อต histogram ของค่าเหล่านั้น

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Extract the coefficient statistics of each model into nested data frames
model_coef_nested <- gap_models %>% 
    mutate(coef = map(model, ~___(.x)))
    
# Simplify the coef data frames for each model    
model_coef <- model_coef_nested %>%
    unnest(___)

# Plot a histogram of the coefficient estimates for year         
model_coef %>% 
  filter(term == "___") %>% 
  ggplot(aes(x = ___)) +
  geom_histogram()
แก้ไขและรันโค้ด