Ánh xạ nhiều mô hình
Data frame gap_nested có sẵn trong không gian làm việc của bạn chứa bộ dữ liệu gapminder đã được lồng theo từng quốc gia.
Bạn sẽ dùng dữ liệu này để xây dựng một mô hình tuyến tính cho mỗi quốc gia nhằm dự đoán tuổi thọ dựa trên thuộc tính year.
Lưu ý: Thuật ngữ feature đồng nghĩa với biến hoặc predictor. Nó chỉ một thuộc tính của dữ liệu có thể được dùng để xây dựng một mô hình Machine Learning.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Learning trong tidyverse
Hướng dẫn bài tập
- Xây dựng một mô hình tuyến tính cho mỗi quốc gia để dự đoán
life_expectancysử dụng thuộc tínhyear. Dùng hàmlm()và lưu data frame mới chứa các mô hình này làgap_models. - Trích xuất mô hình đầu tiên từ data frame này và lưu thành
algeria_model. - Xem thông tin về mô hình bằng
summary().
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 each country
gap_models <- gap_nested %>%
mutate(model = map(___, ~lm(formula = life_expectancy~year, data = ___)))
# Extract the model for Algeria
algeria_model <- gap_models$model[[___]]
# View the summary for the Algeria model
summary(___)