Beurteile das Arbeitslosenmodell grafisch
In dieser Übung beurteilst du das Arbeitslosenmodell unemployment_model grafisch, das du im vorherigen Kapitel auf die Daten unemployment gefittet hast. Erinner dich: Das Modell sagt female_unemployment aus male_unemployment voraus.
Du wirst die Vorhersagen des Modells gegen die tatsächlichen Werte von female_unemployment plotten; der Befehl hat die Form
ggplot(dframe, aes(x = pred, y = outcome)) +
geom_point() +
geom_abline()
Dann berechnest du die Residuen:
residuals <- actual outcome - predicted outcome
und plottest Vorhersagen gegen Residuen. Der Residuen-Plot sieht etwas anders aus: Du vergleichst die Residuen mit der horizontalen Linie \(y=0\) (mit geom_hline()) statt mit der Linie \(x=y\). Der Befehl wird vorgegeben.
Der Data Frame unemployment und das Modell unemployment_model sind vorab geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Überwachtes Lernen in R: Regression</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# unemployment and unemployment_model are available
summary(unemployment)
summary(unemployment_model)
# Make predictions from the model
unemployment$predictions <- ___
# Fill in the blanks to plot predictions (on x-axis) versus the female_unemployment rates
___(___, aes(x = ___, y = ___)) +
geom_point() +
geom_abline()