Hauspreise manuell vorhersagen
Du kannst die Vorhersagen aus den Modellkoeffizienten auch manuell berechnen. Für Vorhersagen in der Praxis ist predict() besser geeignet, aber die manuelle Berechnung hilft dir zu sehen, dass Vorhersagen keine Magie sind — es ist einfach nur Arithmetik.
Bei einer einfachen linearen Regression ist der vorhergesagte Wert tatsächlich nur der Achsenabschnitt plus die Steigung mal der erklärenden Variable.
$$response = intercept + slope * explanatory$$
mdl_price_vs_conv und explanatory_data sind verfügbar, und dplyr ist geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Einführung in Regression mit R
Anleitung zur Übung
- Hole die Koeffizienten von
mdl_price_vs_convund weise siecoeffszu. - Hole den Achsenabschnitt (Intercept), das ist das erste Element von
coeffs, und weise ihninterceptzu. - Hole die Steigung (Slope), das ist das zweite Element von
coeffs, und weise sieslopezu. - Sage
price_twd_msqmanuell mit Achsenabschnitt, Steigung undn_conveniencevoraus.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Get the coefficients of mdl_price_vs_conv
coeffs <- ___
# Get the intercept
intercept <- ___
# Get the slope
slope <- ___
explanatory_data %>%
mutate(
# Manually calculate the predictions
price_twd_msq = ___
)
# Compare to the results from predict()
predict(mdl_price_vs_conv, explanatory_data)