1. Learn
    2. /
  2. คอร์ส
    3. /
  3. R에서 sparklyr로 시작하는 Spark
Connected

แบบฝึกหัด

Random Forest: 시각화

이제 예측값을 시각화해야 해요. Gradient boosted trees 모델에서는 예측값과 실제값의 산점도를 그리고, 잔차의 밀도 그래프를 그렸죠. 이제 두 모델의 결과를 한 번에 표시하도록 해당 그래프들을 변형해 보겠습니다.

คำแนะนำ

100 XP

두 모델의 예측 연도와 실제 연도를 담은 로컬 tibble both_responses가 미리 정의되어 있어요.

  • 예측값 대 실제값 산점도를 업데이트하세요.
    • both_responses 데이터셋을 사용하세요.
    • 모델별로 다른 색으로 그리도록 색상 미학을 추가하세요. color = model을 사용하세요.
    • 점을 그리는 대신 각 모델에 대해 부드러운 곡선을 그리도록 geom_smooth()을 사용하세요.
  • 잔차 tibble을 residuals라는 이름으로 만드세요.
    • both_responses에 mutate()를 호출하세요.
    • 새 열 이름은 residual이어야 해요.
    • residual은 예측값에서 실제값을 뺀 값이어야 해요.
  • 잔차 밀도 그래프를 업데이트하세요.
    • 모델별로 다른 색으로 그리도록 색상 미학을 추가하세요.