У меня есть набор данных, из которого есть три непрерывные объясняющие переменные и одна зависимая переменная.Я создал модель линейной регрессии для этих данных по
data <- read.csv("data.csv")
datafilter <- subset(data, select = -c(Case)
linearmodel_int <- lm(data = datafilter, taste ~ H2S*Lactic*Acetic)
Моя проблема в том, что я не знаю, как визуализировать прогнозы из модели на основе необработанных данных.По сути, я не уверен, как визуализировать три непрерывные объясняющие переменные.
Ps Данные были найдены из https://www3.nd.edu/~busiforc/handouts/Data%20and%20Stories/multicollinearity/Cheese%20Taste/Cheddar%20Cheese%20Data.html