Predecir alquileres de bicis con datos nuevos

En este ejercicio, vas a usar el modelo que construiste en el ejercicio anterior para hacer predicciones para el mes de agosto. El conjunto de datos bikesAugust tiene las mismas columnas que bikesJuly.

Recuerda que debes especificar type = "response" con predict() (docs) cuando predices recuentos con un modelo glm de tipo poisson o quasipoisson.

El modelo bike_model y el data frame bikesAugust ya están precargados.

Este ejercicio forma parte del curso

Aprendizaje supervisado en R: Regresión

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Instrucciones del ejercicio

Usa predict para predecir el número de bicis por hora en los datos de bikesAugust. Asigna las predicciones a la columna bikesAugust$pred.
Completa los espacios en blanco para obtener la RMSE de las predicciones en los datos de agosto.
Completa los espacios en blanco para generar el gráfico de predicciones frente a recuentos reales.
- ¿Alguna de las predicciones parece negativa?

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# 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")

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