Memprediksi harga rumah secara manual
Anda dapat menghitung prediksi secara manual dari koefisien model. Saat membuat prediksi dalam praktik, lebih baik menggunakan predict(), tetapi melakukannya secara manual berguna untuk meyakinkan diri bahwa prediksi bukanlah hal magis—melainkan aritmetika sederhana.
Faktanya, untuk regresi linear sederhana, nilai prediksi hanyalah intersep ditambah kemiringan (slope) dikalikan variabel penjelas.
$$response = intercept + slope * explanatory$$
mdl_price_vs_conv dan explanatory_data tersedia, dan dplyr sudah dimuat.
Latihan ini adalah bagian dari kursus
Pengantar Regresi di R
Petunjuk latihan
- Dapatkan koefisien
mdl_price_vs_conv, simpan kecoeffs. - Dapatkan intersep, yaitu elemen pertama dari
coeffs, simpan keintercept. - Dapatkan kemiringan (slope), yaitu elemen kedua dari
coeffs, simpan keslope. - Prediksikan
price_twd_msqsecara manual menggunakan intersep, kemiringan, dann_convenience.
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
# 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)