Які це коефіцієнти?
Щоб краще відчути різницю між підігнаними параметрами моделі та гіперпараметрами, уважніше розгляньмо саме підігнані параметри: у нашій простій лінійній моделі це коефіцієнти.
Набір даних breast_cancer_data уже завантажено для вас, а виклик лінійної моделі виконано так само, як у попередньому уроці, тож ви можете одразу звернутися до об'єкта linear_model.
У нашій лінійній моделі ми можемо отримати коефіцієнти так: linear_model$coefficients.
Також ми можемо візуалізувати зв'язок, який змоделювали, за допомогою графіка.
Пам'ятайте, що лінійна модель має базову формулу: y = x * slope + intercept
Ця вправа є частиною курсу
Налаштування гіперпараметрів у R
Інструкції до вправи
- Дослідіть у консолі коефіцієнти об'єкта
linear_model. - Побудуйте лінію регресії за допомогою
ggplot2. - Призначте правильні значення коефіцієнтів змінним
slopeтаintercept.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
library(ggplot2)
# Plot linear relationship.
ggplot(data = breast_cancer_data,
aes(x = symmetry_mean, y = concavity_mean)) +
geom_point(color = "grey") +
___(slope = ___$___[___],
intercept = ___$___[___])