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Prédire manuellement les prix des maisons

Vous pouvez calculer manuellement les prédictions à partir des coefficients du modèle. Dans la pratique, il vaut mieux utiliser predict() pour faire des prédictions, mais le faire manuellement aide à confirmer que les prédictions ne sont pas magiques : ce n'est que de l'arithmétique.

En fait, pour une régression linéaire simple, la valeur prédite correspond à l'ordonnée à l'origine plus la pente multipliée par la variable explicative.

$$response = intercept + slope * explanatory$$

mdl_price_vs_conv et explanatory_data sont disponibles, et dplyr est chargé.

Cette activité fait partie du cours

Introduction à la régression en R

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Instructions de l’exercice

  • Obtenez les coefficients de mdl_price_vs_conv et assignez-les à coeffs.
  • Récupérez l'ordonnée à l'origine, c'est-à-dire le premier élément de coeffs, et assignez-la à intercept.
  • Récupérez la pente, c'est-à-dire le deuxième élément de coeffs, et assignez-la à slope.
  • Prédisez manuellement price_twd_msq à l'aide de l'ordonnée à l'origine, de la pente et de n_convenience.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Get the coefficients of mdl_price_vs_conv
coeffs <- ___

# Get the intercept
intercept <- ___

# Get the slope
slope <- ___

explanatory_data %>% 
  mutate(
    # Manually calculate the predictions
    price_twd_msq = ___
  )

# Compare to the results from predict()
predict(mdl_price_vs_conv, explanatory_data)
Modifier et exécuter le code