Modéliser 2 variables explicatives numériques
Vous avez déjà vu comment créer un modèle et faire des prédictions avec une variable explicative numérique et une variable explicative catégorielle. Le code pour modéliser et prédire avec deux variables explicatives numériques est le même, à part une légère différence dans la façon de préciser les variables explicatives contre lesquelles effectuer les prédictions.
Ici, vous allez modéliser et prédire le prix des maisons en fonction du nombre de dépanneurs à proximité et de la racine carrée de la distance à la station de MRT la plus proche.
taiwan_real_estate est disponible; dplyr, tidyr et ggplot2 sont chargés.
Cette activité fait partie du cours
Régression intermédiaire en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Fit a linear regression of price vs. no. of conv. stores and sqrt dist. to nearest MRT, no interaction
mdl_price_vs_conv_dist <- ___
# See the result
mdl_price_vs_conv_dist