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住宅価格を予測する

線形回帰のような統計モデルで最も便利な機能のひとつは、予測ができることです。つまり、各説明変数の値を指定してモデルに渡すと、対応する目的変数の予測値が得られます。コードの流れは次のとおりです。

explanatory_data <- tibble(
  explanatory_var = some_values
)
explanatory_data %>%
  mutate(
    response_var = predict(model, explanatory_data)
  )

ここでは、Taiwan Real Estate データセットの住宅価格を予測します。

taiwan_real_estate が利用できます。コンビニエンスストアの数に対する住宅価格の線形回帰モデルは mdl_price_vs_conv として用意されています（print して call を読むと、どのように作成したかがわかります）。また、dplyr は読み込まれています。

คำแนะนำ 1 / 3

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  • 説明用データの tibble を作成します。コンビニエンスストアの数 n_convenience には、0 から 10 までの整数を入れます。