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  3. R로 시작하는 회귀 분석
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주택 가격 예측하기

선형 회귀와 같은 통계 모델의 가장 유용한 기능은 예측을 할 수 있다는 점입니다. 즉, 각 설명 변수의 값을 지정해 모델에 넣으면 해당 반응 변수의 예측값을 얻을 수 있어요. 코드 흐름은 다음과 같습니다.

explanatory_data <- tibble(
  explanatory_var = some_values
)
explanatory_data %>%
  mutate(
    response_var = predict(model, explanatory_data)
  )

이번에는 Taiwan 부동산 데이터셋에서 주택 가격을 예측해 보겠습니다.

taiwan_real_estate를 사용할 수 있습니다. 편의점 수에 따른 주택 가격의 선형 회귀 모델은 mdl_price_vs_conv로 제공됩니다(print로 출력해 호출 부분을 확인해 보세요). 또한 dplyr가 로드되어 있습니다.

คำแนะนำ 1 / 3

undefined XP
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  • 설명 변수 데이터의 tibble을 만드세요. 편의점 수 n_convenience는 0부터 10까지의 정수 값을 갖도록 합니다.