Datos ráster como un mapa de calor

Los precios de vivienda previstos en preds se consideran datos ráster: tienes una variable medida (o en este caso predicha) en cada ubicación de una cuadrícula regular.

Si miras head(preds) en la consola, verás que los valores de lat aumentan en intervalos de aproximadamente 0.002 mientras lon se mantiene constante. Tras 40 filas, lon aumenta en torno a 0.003, mientras lat recorre de nuevo los mismos valores. Para cada ubicación lat/lon, también tienes un predicted_price. Verás más adelante, en el Capítulo 3, que una manera más útil de pensar (y almacenar) este tipo de datos es en una matriz.

Cuando los datos forman una cuadrícula regular, una forma de mostrarlos es como un mapa de calor. geom_tile() en ggplot2 dibuja un rectángulo centrado en cada ubicación que rellena el espacio entre esa y la siguiente, en la práctica embaldosando todo el espacio. Al asignar una variable a la estética fill, obtienes un mapa de calor.