BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Birçok modeli eşlemek

Çalışma alanında bulunan gap_nested veri çerçevesi, gapminder veri kümesini ülkelere göre iç içe (nested) halde içerir.

Bu veriyi kullanarak her ülke için year özelliğini kullanıp life expectancy tahmin eden bir doğrusal model kuracaksın.

Not: Feature terimi, değişken veya yordayıcı ile eş anlamlıdır. Verindeki, bir Machine Learning modeli kurmak için kullanılabilecek bir niteliğe karşılık gelir.

Bu egzersiz

Tidyverse ile Machine Learning

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • Her ülke için year özelliğini kullanarak life_expectancy tahmin eden bir doğrusal model kur. Bunun için lm() fonksiyonunu kullan ve modelleri içeren bu yeni veri çerçevesini gap_models olarak kaydet.
  • Bu veri çerçevesinden ilk modeli çıkar ve algeria_model olarak kaydet.
  • Model hakkındaki bilgileri summary() ile görüntüle.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Build a linear model for each country
gap_models <- gap_nested %>%
    mutate(model = map(___, ~lm(formula = life_expectancy~year, data = ___)))
    
# Extract the model for Algeria    
algeria_model <- gap_models$model[[___]]

# View the summary for the Algeria model
summary(___)
Kodu Düzenle ve Çalıştır