1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Supervised Learning in R: Regression
Connected

Cvičení

Vizualizace predikcí modelu náhodného lesa pro data o kolech

V předchozím cvičení jsi zjistil/a, že model náhodného lesa dosáhl na srpnových datech lepšího výsledku než model quasipoisson, a to z hlediska RMSE.

V tomto cvičení vizualizuješ srpnové predikce modelu náhodného lesa jako funkci času. K porovnání máš k dispozici odpovídající graf z modelu quasipoisson, který jsi sestavil/a v předchozím cvičení.

Připomeň si, že model quasipoisson sice zachytil vzorec pomalých a vytížených hodin během dne, ale poněkud podcenil špičkovou poptávku. Teď se podíváš, jak si v tomto srovnání vede model náhodného lesa.

Dataframe bikesAugust (s predikcemi) máš k dispozici. Graf quasipoisson_plot zobrazující predikce modelu quasipoisson jako funkci času je zobrazen.

Pokyny

100 XP
  • Doplň chybějící části kódu tak, aby graf zobrazoval predikce a skutečné počty podle hodiny pro prvních 14 dní srpna.
    • Pomocí pivot_longer převeď sloupce cnt a pred do sloupce value s klíčem valuetype.
    • Vykresli value jako funkci instant (den).

Jak si model náhodného lesa stojí ve srovnání s modelem quasipoisson?