Bir özelliği elle geliştirme
Ekibinle yaptığın bazı araştırmalardan sonra, iki cisim arasındaki kütleçekim kuvvetinin Newton'un formülüne uyduğunu hatırlıyorsun:
$$F = G\frac{m_1m_2}{r^2}$$.
Kütleler bilinmediği için formülü doğrudan kullanamazsın, ancak force değişkenini inv_square_distance'ın bir fonksiyonu olarak regresyonla modelleyebilirsin. Önceki egzersizde oluşturduğun genişletilmiş veri kümesi df senin için yüklendi.
Bu egzersiz
R'da Feature Engineering
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- Kare mesafenin tersi olarak tanımlanan yeni bir
inv_square_distancedeğişkeni oluştur ve bunudfveri çerçevesine ekle. lm()kullanarakforceversusinv_square_distanceşeklinde basit bir regresyon modeli kur velr_force_2olarak kaydet.- Tahminlerini
df_inverseile birleştir.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# 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()