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Évaluer graphiquement le modèle de chômage

Dans cet exercice, vous allez évaluer graphiquement le modèle de chômage, unemployment_model, que vous avez ajusté aux données unemployment au chapitre précédent. Rappelez-vous que le modèle prédit female_unemployment à partir de male_unemployment.

Vous allez tracer les prédictions du modèle par rapport aux valeurs réelles de female_unemployment; rappelez-vous que la commande est de la forme

ggplot(dframe, aes(x = pred, y = outcome)) + 
       geom_point() +  
       geom_abline()

Vous calculerez ensuite les résidus :

residuals <- actual outcome - predicted outcome

et tracerez les prédictions en fonction des résidus. Le graphique des résidus aura une forme légèrement différente : vous comparez les résidus à la ligne horizontale \(y=0\) (en utilisant geom_hline()) plutôt qu'à la ligne \(x=y\). La commande sera fournie.

La trame de données unemployment et le modèle unemployment_model ont été préchargés.

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Apprentissage supervisé en R : régression

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# unemployment and unemployment_model are available
summary(unemployment)
summary(unemployment_model)

# Make predictions from the model
unemployment$predictions <- ___

# Fill in the blanks to plot predictions (on x-axis) versus the female_unemployment rates
___(___, aes(x = ___, y = ___)) + 
  geom_point() + 
  geom_abline()
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