ヒートマップとしてのラスターデータ

preds に入っている予測住宅価格はラスターデータと呼ばれます。これは、規則的なグリッドの各地点で、ある変数が測定（この場合は予測）されているということです。

コンソールで head(preds) を見ると、lon が一定のまま、lat の値が約 0.002 刻みで増えていることがわかります。40 行ごとに、lat が同じ値域を繰り返す一方で、lon は約 0.003 ずつ増加します。各 lat/lon の位置には predicted_price もあります。第 3 章で詳しく見ますが、この種のデータは行列で考え（保存し）たほうが実用的です。

データが規則的なグリッドを成す場合、ヒートマップとして表示する方法があります。ggplot2 の geom_tile() は各位置を中心とする長方形を描き、隣接する位置との間を埋めることで、領域全体をタイル状に敷き詰めます。変数を fill の審美属性にマッピングすると、ヒートマップになります。