使用 broom

若把所有資料都放在 data frame 中，許多程式設計任務會更容易處理。若你是 tidyverse 的愛用者，這點尤其重要，因為 dplyr 和 ggplot2 都需要使用 data frame。broom 套件提供了將模型分解為 3 個 data frame 的函式：分別包含係數層級的元素（係數本身，以及每個係數的 p 值）、觀測值層級的元素（例如擬合值與殘差），以及模型層級的元素（多半是效能評估指標）。

broom 裡的函式是泛型函式。也就是說，它們適用於許多模型類型，不只侷限於線性迴歸的模型物件。它們同樣能用在邏輯斯迴歸的模型物件（你會在第 4 章看到），以及許多其他模型類型。

mdl_price_vs_conv 已可使用，而且已載入 broom。