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, kursun bir parçasıdır
Tidyverse ile Machine Learning
Egzersiz talimatları
- Her ülke için
yearözelliğini kullanaraklife_expectancytahmin eden bir doğrusal model kur. Bunun içinlm()fonksiyonunu kullan ve modelleri içeren bu yeni veri çerçevesinigap_modelsolarak kaydet. - Bu veri çerçevesinden ilk modeli çıkar ve
algeria_modelolarak kaydet. - Model hakkındaki bilgileri
summary()ile görüntüle.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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(___)