Prédire avec un modèle à pentes parallèles
Même si ggplot peut afficher automatiquement les prédictions du modèle, pour récupérer ces valeurs et les utiliser dans votre code, vous devrez faire les calculs vous-même.
Comme pour le cas d'une seule variable explicative, le déroulement se fait en deux étapes : créer un tableau de données des variables explicatives, puis ajouter une colonne de prédictions. Pour valider votre résultat, vous pouvez ajouter vos prédictions au ggplot avec les lignes geom_parallel_slopes().
taiwan_real_estate et mdl_price_vs_both sont disponibles; 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.
# Make a grid of explanatory data
explanatory_data <- ___(
# Set n_convenience to zero to ten
___,
# Set house_age_years to the unique values of that variable
___
)
# See the result
explanatory_data