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연습 문제

랜덤 포레스트 모델로 자전거 대여량 예측하기

이 연습 문제에서는 이전 문제에서 적합한 모델을 사용해 8월의 자전거 대여량을 예측해 보겠습니다.

ranger 모델의 predict()(docs) 함수는 리스트를 반환합니다. 이 리스트의 요소 중 하나가 예측값 벡터인 predictions입니다. 리스트의 이름 있는 요소에 접근하는 $ 표기법으로 predictions에 접근할 수 있습니다:

predict(model, data)$predictions

모델 bike_model_rf와 (평가용) 데이터셋 bikesAugust는 미리 로드되어 있습니다.

지침

100 XP
  • bikesAugust에 대해 predict()를 호출해 8월의 자전거 대여 수(cnt)를 예측하세요. 예측값을 pred 열로 bikesAugust에 추가하세요.
  • 예측의 평균제곱근오차(RMSE)를 계산하도록 빈칸을 채우세요.
    • 이 데이터에 대해 구축한 poisson 모델의 RMSE는 약 112.6이었습니다. 이 모델과 비교하면 어떤가요?
  • 실제 자전거 대여 수(cnt)와 예측값(pred, x축)을 비교하는 플롯을 그리도록 빈칸을 채우세요.