नई डेटा पर बाइक रेंटल्स का पूर्वानुमान लगाएँ
इस अभ्यास में, आप पिछले अभ्यास में बनाए गए मॉडल का उपयोग अगस्त महीने के लिए प्रिडिक्शन करने में करेंगे. डेटासेट bikesAugust में bikesJuly जैसी ही कॉलम्स हैं.
ध्यान रखें कि glm poisson या quasipoisson मॉडल से counts प्रिडिक्ट करते समय predict() (docs) में type = "response" बताना आवश्यक है.
मॉडल bike_model और bikesAugust डेटा फ्रेम पहले से लोड किए गए हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Supervised Learning: Regression
अभ्यास निर्देश
bikesAugustडेटा पर प्रति घंटे बाइक्स की संख्या प्रिडिक्ट करने के लिएpredictका उपयोग करें. प्रिडिक्शंस को कॉलमbikesAugust$predमें असाइन करें.- अगस्त डेटा पर प्रिडिक्शंस का RMSE निकालने के लिए खाली जगहें भरें.
- प्रिडिक्शंस बनाम actual counts का प्लॉट जनरेट करने के लिए खाली जगहें भरें.
- क्या किसी प्रिडिक्शन का मान नेगेटिव दिखता है?
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# bikesAugust is available
str(bikesAugust)
# bike_model is available
summary(bike_model)
# Make predictions on August data
bikesAugust$pred <- ___
# Calculate the RMSE
bikesAugust %>%
mutate(residual = ___) %>%
summarize(rmse = ___)
# Plot predictions vs cnt (pred on x-axis)
ggplot(bikesAugust, aes(x = ___, y = ___)) +
geom_point() +
geom_abline(color = "darkblue")