1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. R による Supervised Learning：回帰
Connected

Bài tập

試験データで大豆モデルを使って予測する

この演習では、前の演習の大豆モデル（model.lin と model.gam、すでに読み込み済み）を新しいデータ soybean_test に適用します。

Hướng dẫn

100 XP
  • 線形モデル model.lin による予測値を列 soybean_test$pred.lin に作成します。
  • GAM モデル model.gam による予測値を列 soybean_test$pred.gam に作成します。
    • GAM モデルでは predict() は行列を返すので、as.numeric() でベクトルに変換してください。
  • 空欄を埋めて、予測列を pivot_longer() でキー列 modeltype、値列 pred の1列にまとめます。ロング形式のデータフレーム名は soybean_long とします。
  • 両モデルの RMSE を計算して比較します。
    • どちらのモデルのほうが良いですか？
  • 各モデルの予測と実際の平均葉重を比較するコードを実行します。
    • Time に対する weight の散布図。
    • Time に対する予測値（pred）の点と線のプロット。
    • 線形モデルはときどき負の重さを予測することに注意してください！ GAM モデルはどうでしょうか。