broom kullanma

Birçok programlama görevi, tüm verini veri çerçevelerinin içinde tuttuğunda daha kolay olur. Bu, özellikle dplyr ve ggplot2 gibi paketlerin veri çerçevesi kullanmanı gerektirdiği tidyverse ekosisteminde daha da doğrudur. broom paketi, modelleri üç veri çerçevesine ayıran işlevler içerir: katsayı düzeyi öğeleri (katsayıların kendileri ve her katsayı için p-değerleri), gözlem düzeyi öğeleri (uydurulmuş değerler ve artıklar gibi) ve model düzeyi öğeleri (çoğunlukla performans metrikleri).

broom içindeki işlevler geneldir. Yani yalnızca doğrusal regresyon model nesneleriyle değil, birçok model türüyle çalışırlar. Lojistik regresyon model nesneleriyle de çalışırlar (Bölüm 4'te göreceğin gibi) ve daha birçok model türüyle uyumludurlar.

mdl_price_vs_conv hazır ve broom yüklü.