शुरू करेंमुफ़्त में शुरू करें

Unemployment मॉडल से प्रेडिक्शन करना

इस अभ्यास में, आप अपने unemployment मॉडल unemployment_model का उपयोग करके unemployment डेटा पर प्रेडिक्शन बनाएँगे और ट्रेनिंग डेटा unemployment पर प्रेडिक्ट की गई महिला बेरोज़गारी दरों की तुलना वास्तविक देखी गई महिला बेरोज़गारी दरों से करेंगे. आप अपने मॉडल का उपयोग newrates में नए डेटा पर भी प्रेडिक्ट करने के लिए करेंगे, जिसमें सिर्फ एक observation है, जहाँ पुरुषों की बेरोज़गारी 5% है.

lm मॉडलों के लिए predict() (docs) इंटरफ़ेस इस रूप में होता है:

predict(model, newdata)

आप प्लॉट बनाने के लिए ggplot2 पैकेज का उपयोग करेंगे, इसलिए आप unemployment data frame में प्रेडिक्शन वाला एक कॉलम जोड़ेंगे. आप outcome बनाम prediction को प्लॉट करेंगे और उस रेखा से तुलना करेंगे जो perfect predictions दर्शाती है (अर्थात जब outcome प्रेडिक्टेड वैल्यू के बराबर होता है).

dframe$outcome बनाम dframe$pred का scatterplot बनाने के लिए ggplot2 कमांड (pred को x axis पर और outcome को y axis पर), साथ ही वह नीली रेखा जहाँ outcome == pred हो, इस प्रकार है:

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

unemployment, unemployment_model, और newrates आपके लिए पहले से लोड किए गए हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Supervised Learning: Regression

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • predict() का उपयोग करके unemployment डेटा से महिला बेरोज़गारी दरों का प्रेडिक्शन करें. इसे एक नए कॉलम prediction में असाइन करें.
  • library() कमांड का उपयोग करके ggplot2 पैकेज लोड करें.
  • ggplot() का उपयोग करके प्रेडिक्शन की तुलना वास्तविक बेरोज़गारी दरों से करें. प्रेडिक्शन को x axis पर रखें. नतीजे perfect prediction वाली रेखा के कितने क़रीब हैं?
  • data frame newrates का उपयोग करके तब अपेक्षित महिला बेरोज़गारी दर प्रेडिक्ट करें जब पुरुषों की बेरोज़गारी 5% हो. उत्तर को वैरिएबल pred में असाइन करें और उसे प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# unemployment is available
summary(unemployment)

# newrates is available
newrates

# Predict female unemployment in the unemployment dataset
unemployment$prediction <-  ___

# Load the ggplot2 package
___

# Make a plot to compare predictions to actual (prediction on x axis). 
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) + 
  ___ +
  geom_abline(color = "blue")

# Predict female unemployment rate when male unemployment is 5%
pred <- ___
pred
कोड संपादित करें और चलाएँ