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집값 수동 예측하기

모형 계수를 이용해 예측값을 직접 계산할 수 있습니다. 실제로 예측을 만들 때는 predict()를 사용하는 것이 좋지만, 수동으로 계산해 보면 예측이 마법이 아니라 단순한 산술 계산임을 스스로 확인하는 데 도움이 됩니다.

사실, 단순 선형회귀에서는 예측값이 절편에 기울기와 설명 변수를 곱한 값을 더한 것과 같습니다.

$$response = intercept + slope * explanatory$$

mdl_price_vs_conv와 explanatory_data가 준비되어 있고, dplyr가 로드되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 시작하는 회귀 분석

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연습 안내

  • mdl_price_vs_conv의 계수를 가져와 coeffs에 할당하세요.
  • 절편(첫 번째 원소)을 가져와 intercept에 할당하세요.
  • 기울기(두 번째 원소)를 가져와 slope에 할당하세요.
  • 절편, 기울기, 그리고 n_convenience를 사용해 price_twd_msq를 수동으로 예측하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Get the coefficients of mdl_price_vs_conv
coeffs <- ___

# Get the intercept
intercept <- ___

# Get the slope
slope <- ___

explanatory_data %>% 
  mutate(
    # Manually calculate the predictions
    price_twd_msq = ___
  )

# Compare to the results from predict()
predict(mdl_price_vs_conv, explanatory_data)
코드 편집 및 실행