重回帰（パート2）
前の演習で作成した血圧モデル bloodpressure_model を使って予測を行います。
あわせて、予測と実測をグラフで比較します。ggplot2 はすでに読み込まれています。プロットコマンドは次の形でしたね。
ggplot(dframe, aes(x = pred, y = outcome)) +
geom_point() +
geom_abline(color = "blue")
bloodpressure と bloodpressure_model は利用可能です。
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、bloodpressureデータセットの血圧を予測し、その結果を列predictionに代入します。- 予測値と実測の血圧をグラフで比較します。予測値は x 軸に置きます。結果は「完全な予測」の直線にどれくらい近いでしょうか。
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。
# bloodpressure is available
summary(bloodpressure)
# bloodpressure_model is available
bloodpressure_model
# Predict blood pressure using bloodpressure_model: prediction
bloodpressure$prediction <- ___
# Plot the results
___ +
___ +
geom_abline(color = "blue")