Visualiza las predicciones del modelo de random forest para bicicletas

En el ejercicio anterior, viste que el modelo de random forest para bicicletas funcionó mejor que el modelo quasipoisson en los datos de agosto, en términos de RMSE.

En este ejercicio, visualizarás las predicciones de agosto del modelo de random forest en función del tiempo. Tienes disponible el gráfico correspondiente del modelo quasipoisson que construiste antes para poder comparar.

Recuerda que el modelo quasipoisson captó sobre todo el patrón de horas más tranquilas y más ajetreadas del día, pero subestimó un poco los picos de demanda. Te gustaría ver cómo se compara el modelo de random forest.

El data frame bikesAugust (con predicciones) está disponible para ti. Se muestra el gráfico quasipoisson_plot con las predicciones del modelo quasipoisson en función del tiempo.

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Aprendizaje supervisado en R: Regresión

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Instrucciones del ejercicio

Rellena los huecos para representar las predicciones y los conteos reales por hora para los primeros 14 días de agosto.
- Usa pivot_longer para convertir las columnas cnt y pred en una columna llamada value, con una clave llamada valuetype.
- Representa value en función de instant (día).

¿Cómo se compara el modelo de random forest?

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

first_two_weeks <- bikesAugust %>%
  mutate(rf = bike_outcomesAugust$rf) %>%
  # Set start to 0, convert unit to days
  mutate(instant = (instant - min(instant)) / 24) %>% 
  # Filter for rows in the first two weeks
  filter(instant < 14) 
  # collect cnt and pred into a column named value with key valuetype
  pivot_longer(c('cnt', 'rf'), names_to = '___', values_to = '___')

# Plot predictions and cnt by date/time 
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___, color = valuetype, linetype = valuetype)) + 
  geom_point() + 
  geom_line() + 
  scale_x_continuous("Day", breaks = 0:14, labels = 0:14) + 
  scale_color_brewer(palette = "Dark2") + 
  ggtitle("Predicted August bike rentals, Random Forest plot")

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