1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Supervised Learning in R: Regression
Connected

Exercise

Vizualizace modelu xgboost pro půjčování kol

Teď už znáš tři různé způsoby, jak modelovat data o půjčování kol. Na tomto příkladu sis ověřil/a, že model gradient boosting dosáhl nejmenšího RMSE. Na závěr kurzu porovnejme jeho predikce s předchozími dvěma modely v závislosti na čase.

Dokončením tohoto cvičení završíš celý kurz. Gratulujeme! Teď máš k dispozici nástroje pro různé přístupy k regresním úlohám.

Dataový rámec bikesAugust s predikcemi je předem načten. K dispozici jsou také grafy quasipoisson_plot a randomforest_plot.

Instructions

100 XP
  • Vypiš quasipoisson_plot a zkontroluj chování quasipoisson modelu.
  • Vypiš randomforest_plot a zkontroluj chování modelu náhodného lesa.
  • Doplň chybějící části kódu tak, aby graf zobrazil predikce gradient boostingu a skutečné počty jízd po hodinách pro prvních 14 dní srpna.
    • Pomocí pivot_longer() slouč názvy sloupců cnt a gbm do sloupce value s klíčem valuetype.
    • Vykresli value jako funkci instant (den).

Jak si vede model gradient boosting v porovnání s předchozími modely?