ПочатиПочніть безкоштовно

Ручне створення ознаки

Після обговорення з командою ви пригадуєте, що сила гравітаційного притягання між двома тілами підпорядковується формулі Ньютона:

$$F = G\frac{m_1m_2}{r^2}$$.

Безпосередньо застосувати формулу не вийде, бо маси невідомі. Але ви можете побудувати регресійну модель, де force є функцією inv_square_distance. Розширений набір даних df, який ви створили в попередній вправі, уже завантажено для вас.

Ця вправа є частиною курсу

Feature Engineering в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Створіть нову змінну inv_square_distance, визначену як обернене до квадрата відстані, і додайте її до датафрейму df.
  • Побудуйте просту регресійну модель за допомогою lm() для force проти inv_square_distance і збережіть її як lr_force_2.
  • Додайте ваші передбачення до df_inverse.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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()
Редагувати та запускати код