增强您的数据
从 glance() 的结果中，您已经看到在线性模型中使用现有特征后，模型拟合良好，调整后的 \(R^2\) 为 0.99。augment() 函数可以通过将预测值附加到原始数据上，帮助您进一步探索这种拟合。
这里，您将利用这一点，根据 year 特征，将 life_expectancy 的预测值与原始值进行比较。
本练习是课程的一部分
Tidyverse 中的机器学习
练习说明
- 使用
augment()构建增强后的数据框algeria_fitted。 - 通过同时绘制点状的
life_expectancy与折线形式的.fitted，来可视化模型相对于year的拟合效果。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Build the augmented data frame
algeria_fitted <- ___
# Compare the predicted values with the actual values of life expectancy
algeria_fitted %>%
ggplot(aes(x = ___)) +
geom_point(aes(y = ___)) +
geom_line(aes(y = ___), color = "red")