新しいデータで自転車レンタル数を予測する
この演習では、前の演習で作成したモデルを使って8月の予測を行います。データセット bikesAugust は bikesJuly と同じ列を持ちます。
glm の poisson または quasipoisson モデルからカウントを予測するときは、predict()（docs）で必ず type = "response" を指定する必要があることを思い出してください。
モデル bike_model とデータフレーム bikesAugust はあらかじめ読み込まれています。
この演習はコースの一部です
R による Supervised Learning：回帰
演習の手順
predictを使って、bikesAugustデータに対する1時間あたりの自転車台数を予測し、列bikesAugust$predに代入します。- 空欄を埋めて、8月データに対する予測の RMSE を求めてください。
- 空欄を埋めて、予測値と実カウントを比較するプロットを作成してください。
- 予測値が負になるものはありますか？
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# bikesAugust is available
str(bikesAugust)
# bike_model is available
summary(bike_model)
# Make predictions on August data
bikesAugust$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")