Předpověď půjčování kol na nových datech

V tomto cvičení použiješ model sestavený v předchozím cvičení k předpovědím pro měsíc srpen. Datová sada bikesAugust má stejné sloupce jako bikesJuly.

Nezapomeň, že při předpovídání počtů z glm modelu typu poisson nebo quasipoisson musíš funkci predict() (docs) předat argument type = "response".

Model bike_model a datový rámec bikesAugust jsou předem načteny.

Toto cvičení je součástí kurzu

Supervised Learning in R: Regression

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Pomocí predict předpověz počet kol za hodinu pro data bikesAugust. Předpovědi ulož do sloupce bikesAugust$pred.
Doplň chybějící části kódu tak, aby ses dostal/a k hodnotě RMSE předpovědí na srpnových datech.
Doplň chybějící části kódu pro vygenerování grafu srovnávajícího předpovědi se skutečnými počty.
- Jeví se některé předpovědi jako záporné?

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# bikesAugust is available
str(bikesAugust)

# bike_model is available
summary(bike_model)

# Make predictions on August data
bikesAugust$pred  <- ___

# Calculate the RMSE
bikesAugust %>% 
  mutate(residual = ___) %>%
  summarize(rmse  = ___)

# Plot predictions vs cnt (pred on x-axis)
ggplot(bikesAugust, aes(x = ___, y = ___)) +
  geom_point() + 
  geom_abline(color = "darkblue")

Upravit a spustit kód