Використання broom

Багато завдань програмування простіші, якщо тримати всі дані в датафреймах. Це особливо зручно, якщо ви користуєтеся tidyverse, де dplyr і ggplot2 очікують роботу саме з датафреймами. Пакет broom містить функції, що розкладають моделі на три датафрейми: для елементів на рівні коефіцієнтів (самі коефіцієнти та p-значення для кожного з них), на рівні спостережень (наприклад, прогнозовані значення та залишки) і на рівні моделі (переважно метрики якості).

Функції з broom є універсальними. Тобто вони працюють із багатьма типами моделей, не лише з об'єктами лінійної регресії. Вони також працюють із об'єктами логістичної регресії (ви побачите це в Розділі 4) та багатьма іншими типами моделей.

mdl_price_vs_conv доступний, а broom завантажено.