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새 데이터로 자전거 대여 수 예측하기

이 연습 문제에서는 이전 문제에서 만든 모델을 사용해 8월 한 달의 예측을 수행합니다. 데이터셋 bikesAugust는 bikesJuly와 동일한 열을 갖습니다.

glm의 poisson 또는 quasipoisson 모델에서 count를 예측할 때는 predict()에 type = "response"를 지정해야 함을 기억하세요(docs).

모델 bike_model과 데이터 프레임 bikesAugust는 미리 로드되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 하는 Supervised Learning: 회귀

강의 보기

연습 안내

  • predict를 사용해 bikesAugust 데이터에서 시간당 자전거 수를 예측하세요. 예측값은 bikesAugust$pred 열에 할당하세요.
  • 빈칸을 채워 8월 데이터에 대한 예측의 RMSE를 구하세요.
  • 빈칸을 채워 예측값과 실제 count의 산점도를 그리세요.
    • 예측값 중에 음수로 보이는 값이 있나요?

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# bikesAugust is available
str(bikesAugust)

# bike_model is available
summary(bike_model)

# Make predictions on August data
bikesAugust$pred  <- ___

# Calculate the RMSE
bikesAugust %>% 
  mutate(residual = ___) %>%
  summarize(rmse  = ___)

# Plot predictions vs cnt (pred on x-axis)
ggplot(bikesAugust, aes(x = ___, y = ___)) +
  geom_point() + 
  geom_abline(color = "darkblue")
코드 편집 및 실행