Random Forest: vizualizace

Teď je čas vizualizovat předpovědi. U modelu gradient boosted trees jsi vytvořil/a bodový graf předpovězených hodnot oproti skutečným a graf hustoty reziduí. Nyní tyto grafy upravíš tak, aby zobrazovaly výsledky obou modelů najednou.

Toto cvičení je součástí kurzu

Úvod do Sparku se sparklyr v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Lokální tibble both_responses s předpovídanými a skutečnými roky pro oba modely je již připraven.

Aktualizuj bodový graf předpovězených hodnot oproti skutečným.
- Použij dataset both_responses.
- Přidej estetiku barvy, aby byl každý model zobrazen jinou barvou. Použij color = model.
- Místo vykreslení bodů použij geom_smooth() pro vykreslení vyhlazené křivky pro každý model.
Vytvoř tibble reziduí pojmenovaný residuals.
- Zavolej mutate() na both_responses.
- Nový sloupec by se měl jmenovat residual.
- residual by měl být roven předpovězené hodnotě minus skutečná hodnota.
Aktualizuj graf hustoty reziduí.
- Přidej estetiku barvy, aby byl každý model zobrazen jinou barvou.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# both_responses has been pre-defined
both_responses

# Draw a scatterplot of predicted vs. actual
ggplot(___, aes(actual, predicted, ___)) +
  # Add a smoothed line
  ___ +
  # Add a line at actual = predicted
  geom_abline(intercept = 0, slope = 1)

# Create a tibble of residuals
residuals <- ___

# Draw a density plot of residuals
ggplot(residuals, aes(residual, ___)) +
    # Add a density curve
    geom_density() +
    # Add a vertical line through zero
    geom_vline(xintercept = 0)

Upravit a spustit kód