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Exercise

glm()으로 예측하기

데이터 과학자는 종종 모델을 사용해 앞으로의 상황을 예측합니다. GLM도 그런 도구 중 하나이며, 이런 예측 상황에서 사용할 때는 supervised learning이라고 부르기도 해요.

이번 연습에서는 앞에서 적합한 Poisson 회귀와 new_dat 데이터셋을 사용해 북미의 여름철인 6월(6), 7월(7), 8월(8)의 하루 평균 민간인 화재 부상자 수를 예측해 보겠습니다.

Poisson의 기울기와 절편 추정치는 자연로그 스케일이라는 점을 기억하세요. 이해를 쉽게 하려면 지수 변환을 해 주면 됩니다. 이를 위해 predict 함수에서 type = "response"를 지정하세요.

Instrukcje

100 XP
  • 새로운 예측 상황을 확인하기 위해 new_dat를 출력하세요.
  • 적합된 Poisson 회귀 poisson_out을 객체로, 새 데이터는 new_dat로 하여 predict()를 사용하세요. 출력값을 지수 변환하려면 type = "response"를 설정하세요. 결과는 pred_out에 저장합니다.
  • pred_out을 출력하세요.