Faire des prédictions de rendement
La partie la plus intéressante de la modélisation, c'est d'utiliser les modèles pour faire des prédictions. Vous pouvez le faire avec un appel à predict() sous la forme suivante.
predict(model, cases_to_predict, type = "response")
mgcv et dplyr sont chargés; des GAM pour les ensembles de données sur le maïs et le blé sont disponibles sous corn_model et wheat_model. Un vecteur de caractères des régions de recensement est stocké dans census_regions.
Cette activité fait partie du cours
Introduction à l'écriture de fonctions en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Make predictions in 2050
predict_this <- data.frame(
year = ___,
census_region = census_regions
)
# Predict the yield
pred_yield_kg_per_ha <- ___(___, ___, type = "response")
predict_this %>%
# Add the prediction as a column of predict_this
___(pred_yield_kg_per_ha = ___)