Random Forest: visualização

Agora você precisa plotar as previsões. Com o modelo de gradient boosted trees, você criou um gráfico de dispersão das respostas previstas vs. respostas reais e um gráfico de densidade dos resíduos. Agora você vai adaptar esses gráficos para exibir os resultados de ambos os modelos ao mesmo tempo.

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Introdução ao Spark com sparklyr em R

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Instruções do exercicio

Um tibble local both_responses, contendo anos previstos e reais para ambos os modelos, já foi predefinido.

Atualize o gráfico de dispersão de resposta prevista vs. real.
- Use o conjunto de dados both_responses.
- Adicione uma estética de cor para desenhar cada modelo em uma cor diferente. Use color = model.
- Em vez de desenhar os pontos, use geom_smooth() para desenhar uma curva suavizada para cada modelo.
Crie um tibble de resíduos, chamado residuals.
- Chame mutate() em both_responses.
- A nova coluna deve se chamar residual.
- residual deve ser igual à resposta prevista menos a resposta real.
Atualize o gráfico de densidade dos resíduos.
- Adicione uma estética de cor para desenhar cada modelo em uma cor diferente.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# both_responses has been pre-defined
both_responses

# Draw a scatterplot of predicted vs. actual
ggplot(___, aes(actual, predicted, ___)) +
  # Add a smoothed line
  ___ +
  # Add a line at actual = predicted
  geom_abline(intercept = 0, slope = 1)

# Create a tibble of residuals
residuals <- ___

# Draw a density plot of residuals
ggplot(residuals, aes(residual, ___)) +
    # Add a density curve
    geom_density() +
    # Add a vertical line through zero
    geom_vline(xintercept = 0)

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