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Exercise

로그 변환한 금액형 출력 변수 모델링

이 연습 문제에서는 금액형 출력 변수를 로그로 변환해 모델링한 뒤, "log-money" 예측값을 다시 금액 단위로 되돌리는 과정을 연습해 보겠습니다. 로드된 데이터에는 2005년 소득(Income2005)과, 1981년에 실시한 여러 적성 검사 결과가 포함되어 있습니다:

  • Arith
  • Word
  • Parag
  • Math
  • AFQT (Armed Forces Qualifying Test의 백분위)

데이터는 이미 학습 세트와 테스트 세트(income_train, income_test)로 분할되어 미리 로드되어 있습니다. 입력 변수들로부터 log(income)을 모델링한 다음, log(income)을 다시 income으로 변환해 보세요.

Instrukcje

100 XP
  • 학습 세트의 소득 요약 통계를 확인하려면 income_train$Income2005에 summary()를 호출하세요.
  • 다섯 가지 검사 점수를 사용해 log(Income2005)를 설명하는 공식을 변수 fmla.log에 작성하고, 출력하세요.
  • income_train 데이터에 대해 log(Income2005)의 선형 모델 model.log를 적합하세요.
  • model.log를 사용해 income_test 데이터셋에서 소득을 예측하고, 결과를 logpred 열에 넣으세요.
    • logpred의 summary()를 확인해 보면 값의 크기가 Income2005와 많이 다름을 볼 수 있습니다.
  • 로그 변환을 반대로 적용해 예측값을 "금액 단위"로 되돌리세요: exp(income_test$logpred).
    • pred.income의 summary()를 확인해 보면 이제 값의 크기가 Income2005와 유사해졌음을 볼 수 있습니다.
  • 테스트 세트에서 예측 소득과 실제 소득의 산점도를 그리도록 빈칸을 채우세요.