Usar tidymodels

Usar rsample para la muestra de datos

summary (vehiculos)

1. initial_split() automáticamente divide los datos en dos grupos: entrenamiento (training) y prueba (testing)

r{r}

<!-- rnb-source-end -->

<!-- rnb-output-begin eyJkYXRhIjoiRXJyb3I6IGF0dGVtcHQgdG8gdXNlIHplcm8tbGVuZ3RoIHZhcmlhYmxlIG5hbWVcbiJ9 -->

Error: attempt to use zero-length variable name ```

2. Para extraer cada grupo de datos utilize training() y testing() respectivamente

3. Crear un modelo simple con lm()

4. Las medidas del modelo se pueden ver usando glance(), del paquete broom

5. Para ver los efectos de cada variable utlize tidy()

6. Crear un segundo modelo con lm()

7. El comando de bind_rows() puede juntar los resultados de glance() en una sola tabla

8. La función augment() agrega predicciones a una tabla. En este caso la tabla que contiene los datos de prueba

9. Agregar la función metrics() automaticamente calcula y devuelve los resultados del desempeño del modelo

10. Facilmente se puede cambiar el modelo para analizar