Przewidywanie wypożyczeń rowerów na nowych danych

W tym ćwiczeniu wykorzystasz model zbudowany w poprzednim ćwiczeniu do prognozowania dla miesiąca sierpnia. Zbiór danych bikesAugust ma takie same kolumny jak bikesJuly.

Pamiętaj, że przy przewidywaniu liczebności z modelu glm typu poisson lub quasipoisson musisz podać argument type = "response" w funkcji predict() (dokumentacja).

Model bike_model oraz ramka danych bikesAugust zostały już wczytane.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Nadzorowane uczenie maszynowe w R: regresja

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Użyj funkcji predict, aby przewidzieć liczbę wypożyczeń rowerów na godzinę dla danych bikesAugust. Przypisz prognozy do kolumny bikesAugust$pred.
Uzupełnij brakujące fragmenty kodu, aby obliczyć RMSE prognoz na danych sierpniowych.
Uzupełnij brakujące fragmenty kodu, aby wygenerować wykres porównujący prognozy z rzeczywistymi wartościami.
- Czy któreś z prognoz przyjmują wartości ujemne?

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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")

Edytuj i uruchom kod