Một mô hình thử nghiệm
Bạn nhận được một bộ dữ liệu với các phép đo lực hấp dẫn giữa hai vật ở những khoảng cách khác nhau và được yêu cầu xây dựng một mô hình đơn giản để dự đoán lực này khi biết khoảng cách cụ thể. Ban đầu, bạn muốn bám vào hồi quy tuyến tính đơn giản. Dữ liệu gồm 120 cặp distance và force, và đã được nạp sẵn dưới tên newton.
Bài tập này là một phần của khóa học
Kỹ thuật đặc trưng (Feature Engineering) với R
Hướng dẫn bài tập
- Xây dựng mô hình tuyến tính cho dữ liệu
newtonbằng hàm mô hình tuyến tính từ baseRvà gán vàolr_force. - Tạo khung dữ liệu mới
dfbằng cách bind các giá trị dự đoán vào dữ liệu gốcnewton. - Tạo biểu đồ phân tán của
forceso vớidistancebằngggplot(). - Thêm đường hồi quy vào biểu đồ phân tán bằng các giá trị fitted.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Build a linear model for the newton the data and assign it to lr_force
lr_force <- ___(force ~ distance, data = ___)
# Create a new data frame by binding the prediction values to the original data
df <- newton %>% ___(lr_pred = predict(lr_force))
# Generate a scatterplot of force vs. distance
df %>%
ggplot(aes(x = distance, y = force)) +
geom____() +
# Add a regression line with the fitted values
geom_line(aes(y = ___), color = "blue", lwd = .75) +
ggtitle("Linear regression of force vs. distance") +
theme_classic()