Sắp xếp mô hình với broom

Machine Learning trong tidyverse

Dmitriy (Dima) Gorenshteyn

Lead Data Scientist, Memorial Sloan Kettering Cancer Center

Quy trình cột danh sách

Bộ công cụ broom

tidy(): trả về kết quả thống kê của mô hình (như hệ số)
glance(): tóm tắt mô hình gọn trong 1 hàng
augment(): thêm cột dự đoán vào dữ liệu mô hình hóa

Tóm tắt algeria_model

tidy()

library(broom)

tidy(algeria_model)

         term      estimate   std.error statistic      p.value
1 (Intercept) -1196.5647772 39.93891866 -29.95987 1.319126e-33
2        year     0.6348625  0.02011472  31.56209 1.108517e-34

glance()

glance(algeria_model)

r.squared adj.r.squared    sigma statistic      p.value df    
0.9522064     0.9512505 2.176948  996.1653 1.108517e-34  2 
logLik        AIC       BIC           deviance    df.residual
-113.2171     232.4342  238.288       236.9552     50

augment()

augment(algeria_model)

   life_expectancy year  .fitted   .se.fit     .resid       .hat   .sigma 
1            47.50 1960 47.76581 0.5951714 -0.2658128 0.07474601 2.198695 
2            48.02 1961 48.40068 0.5779264 -0.3806753 0.07047725 2.198326 
3            48.55 1962 49.03554 0.5608726 -0.4855379 0.06637924 2.197878 
4            49.07 1963 49.67040 0.5440279 -0.6004004 0.06245198 2.197265 
5            49.58 1964 50.30526 0.5274124 -0.7252630 0.05869547 2.196455 
6            50.09 1965 50.94013 0.5110485 -0.8501255 0.05510971 2.195498

Vẽ dữ liệu đã augment

augment(algeria_model) %>% 
  ggplot(mapping = aes(x = year)) +
  geom_point(mapping = aes(y = life_expectancy)) +
  geom_line(mapping = aes(y = .fitted), color = "red")

Hãy dùng broom!

Machine Learning trong tidyverse