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size और waterfront का उपयोग करके भविष्यवाणी करना

log10_size और बाइनरी वैरिएबल waterfront के फ़ंक्शन के रूप में log10_price वाले अपने मॉडल का उपयोग करके कुछ भविष्यवाणियाँ करें! मान लीजिए आपके पास नीचे दिए गए दो "नए" घर हैं, तो आप उनकी कीमतें डॉलर में क्या अनुमान लगाएँगे?

  • House A: log10_size = 2.9, जिसमें वाटरफ्रंट का व्यू है
  • House B: log10_size = 3.1, जिसमें वाटरफ्रंट का व्यू नहीं है

हम नीचे संबंधित विजुअल प्रेडिक्शंस दिखा रहे हैं:

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Tidyverse में डेटा के साथ Modeling

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

model_price_4 पर आधारित रिग्रेशन टेबल पाने के लिए लाइन 2 का कोड चलाने के बाद, दोनों घरों की अनुमानित कीमतें निकालें. पहले आप इस रिग्रेशन टेबल के मानों पर आधारित समीकरण का उपयोग करके log10 डॉलर में एक प्रेडिक्टेड वैल्यू प्राप्त करेंगे, फिर उस प्रेडिक्टेड वैल्यू के लिए 10 की घात लेकर डॉलर में प्रेडिक्टेड वैल्यू पाएँगे.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Get regression table
get_regression_table(model_price_4)

# Prediction for House A
10^(___)

# Prediction for House B
10^(___)
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