Quan sát trực quan mức độ khớp của mô hình

Machine Learning trong tidyverse

Dmitriy (Dima) Gorenshteyn

Lead Data Scientist, Memorial Sloan Kettering Cancer Center

Xây dựng dataframe mở rộng

augmented_models <- gap_models %>% 
                    mutate(augmented = map(model, ~augment(.x))) %>%
                    unnest(augmented)

augmented_models

# A tibble: 4,004 x 10
   country life_expectancy  year .fitted .se.fit .resid   .hat .sigma 
   <fct>             <dbl> <int>   <dbl>   <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl> 
 1 Algeria            47.5  1960    47.8   0.595 -0.266 0.0747   2.20 
 2 Algeria            48.0  1961    48.4   0.578 -0.381 0.0705   2.20 
 3 Algeria            48.6  1962    49.0   0.561 -0.486 0.0664   2.20 
 4 Algeria            49.1  1963    49.7   0.544 -0.600 0.0625   2.20 
 5 Algeria            49.6  1964    50.3   0.527 -0.725 0.0587   2.20 
 6 Algeria            50.1  1965    50.9   0.511 -0.850 0.0551   2.20

Mô hình cho Italy $R^2: 0.99$

augmented_model %>% filter(country == "Italy") %>% 
  ggplot(aes(x = year, y = life_expectancy)) + 
  geom_point() +
  geom_line(aes(y = .fitted), color = "red")

Mô hình cho Fiji $R^2: 0.82$

Mô hình cho Kenya $R^2: 0.42$

Cùng luyện tập nào!

Machine Learning trong tidyverse