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Prévision manuelle des prix immobiliers

Vous pouvez calculer manuellement les prédictions à partir des coefficients du modèle. Lorsque vous faites des prévisions dans la vie réelle, il est préférable d'utiliser predict(), mais le faire manuellement peut vous aider à vous assurer que les prévisions ne relèvent pas de la magie, mais simplement de l'arithmétique.

En réalité, pour une régression linéaire simple, la valeur prédite correspond simplement 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.

Cet exercice fait partie du cours

Introduction à la régression dans R

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Instructions

  • Obtenez les coefficients de mdl_price_vs_conv, en les assignant à coeffs.
  • Obtenez l’ordonnée à l'origine, qui est le premier élément de coeffs, en l'attribuant à intercept.
  • Obtenez la pente, qui est le deuxième élément de coeffs, en l'affectant à slope.
  • Prédisez manuellement price_twd_msq en utilisant l'ordonnée à l'origine, la pente et n_convenience.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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