Sử dụng broom

Nhiều tác vụ lập trình sẽ dễ hơn khi bạn giữ toàn bộ dữ liệu trong các data frame. Điều này đặc biệt đúng nếu bạn là fan của tidyverse, nơi dplyr và ggplot2 yêu cầu làm việc với data frame. Gói broom cung cấp các hàm để “tháo rời” mô hình thành ba data frame: một cho các phần tử ở cấp hệ số (các hệ số và p-value cho từng hệ số), một cho các phần tử ở cấp quan sát (như giá trị fitted và residual), và một cho các phần tử ở cấp mô hình (chủ yếu là các chỉ số hiệu năng).

Các hàm trong broom là các hàm tổng quát. Nghĩa là chúng hoạt động với nhiều loại mô hình, không chỉ với đối tượng mô hình hồi quy tuyến tính. Chúng cũng hoạt động với đối tượng mô hình hồi quy logistic (bạn sẽ thấy ở Chương 4), và nhiều loại mô hình khác.

mdl_price_vs_conv đã có sẵn và broom đã được nạp.