Předpovídání cen nemovitostí
Jedna z nejužitečnějších vlastností statistických modelů, jako je lineární regrese, je možnost dělat předpovědi. Zadáš hodnoty pro každou z vysvětlujících proměnných, předáš je modelu a získáš předpověď pro odpovídající závislou proměnnou. Postup v kódu vypadá takto:
explanatory_data <- tibble(
explanatory_var = some_values
)
explanatory_data %>%
mutate(
response_var = predict(model, explanatory_data)
)
V tomto cvičení budeš předpovídat ceny nemovitostí z tchajwanského datasetu.
Máš k dispozici dataset taiwan_real_estate. Lineární regresní model závislosti ceny nemovitosti na počtu obchodů je uložený jako mdl_price_vs_conv (vypiš ho a přečti si volání funkce, abys viděl/a, jak byl vytvořen); načtený je také balíček dplyr.
Toto cvičení je součástí kurzu
Úvod do regrese v R
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Create a tibble with n_convenience column from zero to ten
explanatory_data <- ___