Predecir con el modelo de desempleo

En este ejercicio, usarás tu modelo de desempleo unemployment_model para hacer predicciones a partir de los datos de unemployment, y comparar las tasas de desempleo femenino predichas con las tasas observadas realmente en los datos de entrenamiento, unemployment. También usarás tu modelo para predecir sobre los datos nuevos en newrates, que consta de una sola observación en la que el desempleo masculino es del 5 %.

La interfaz de predict() (docs) para modelos lm tiene la forma

predict(model, newdata)

Usarás el paquete ggplot2 para crear los gráficos, así que añadirás la columna de predicción al data frame unemployment. Representarás el resultado frente a la predicción y los compararás con la línea que representa predicciones perfectas (es decir, cuando el resultado es igual al valor predicho).

El comando de ggplot2 para dibujar un diagrama de dispersión de dframe$outcome frente a dframe$pred (pred en el eje x, outcome en el eje y), junto con una línea azul donde outcome == pred es el siguiente:

ggplot(dframe, aes(x = pred, y = outcome)) + 
       geom_point() +  
       geom_abline(color = "blue")

unemployment, unemployment_model y newrates ya están precargados para ti.

Este ejercicio forma parte del curso

Aprendizaje supervisado en R: Regresión

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Instrucciones del ejercicio

Usa predict() para predecir las tasas de desempleo femenino a partir de los datos de unemployment. Asígnalo a una columna nueva: prediction.
Usa el comando library() para cargar el paquete ggplot2.
Usa ggplot() para comparar las predicciones con las tasas reales de desempleo. Pon las predicciones en el eje x. ¿Qué tan cerca están los resultados de la línea de predicción perfecta?
Usa el data frame newrates para predecir la tasa esperada de desempleo femenino cuando el desempleo masculino es del 5 %. Asigna la respuesta a la variable pred e imprímela.

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# unemployment is available
summary(unemployment)

# newrates is available
newrates

# Predict female unemployment in the unemployment dataset
unemployment$prediction <-  ___

# Load the ggplot2 package
___

# Make a plot to compare predictions to actual (prediction on x axis). 
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) + 
  ___ +
  geom_abline(color = "blue")

# Predict female unemployment rate when male unemployment is 5%
pred <- ___
pred

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