Przewidywanie za pomocą modelu z równoległymi prostymi
Chociaż ggplot może automatycznie wyświetlać prognozy modelu, aby móc korzystać z tych wartości w kodzie, musisz samodzielnie wykonać obliczenia.
Podobnie jak w przypadku pojedynczej zmiennej objaśniającej, praca przebiega w dwóch krokach: najpierw tworzysz ramkę danych ze zmiennymi objaśniającymi, a następnie dodajesz kolumnę z prognozami. Żeby sprawdzić, czy wyniki są poprawne, możesz nanieść prognozy na wykres ggplot, korzystając z linii geom_parallel_slopes().
Dostępne są: taiwan_real_estate i mdl_price_vs_both; załadowane biblioteki: dplyr, tidyr i ggplot2.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Regresja średnio zaawansowana w R
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Make a grid of explanatory data
explanatory_data <- ___(
# Set n_convenience to zero to ten
___,
# Set house_age_years to the unique values of that variable
___
)
# See the result
explanatory_data