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 un seul prédicteur, le flux de travail se fait en deux étapes : créer un data frame des variables explicatives, puis ajouter une colonne de prédictions. Pour vérifier 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.
Cet exercice fait partie du cours
Régression intermédiaire en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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