Dados raster como um mapa de calor
Os preços de casas previstos em preds são chamados de dados raster: você tem uma variável medida (ou, neste caso, prevista) em cada local de uma grade regular.
Ao olhar head(preds) no console, você vê os valores de lat aumentando em intervalos de cerca de 0,002, enquanto lon permanece constante. Após 40 linhas, lon aumenta cerca de 0,003, enquanto lat percorre os mesmos valores. Para cada localização lat/lon, você também tem um predicted_price. Você verá mais adiante, no Capítulo 3, que uma forma mais útil de pensar (e armazenar) esse tipo de dado é em uma matriz.
Quando os dados formam uma grade regular, uma forma de exibi-los é como um mapa de calor. geom_tile() no ggplot2 desenha um retângulo centrado em cada ponto que preenche o espaço até o próximo ponto, efetivamente ladrilhando toda a área. Ao mapear uma variável para o estético fill, você obtém um mapa de calor.
Este exercício faz parte do curso
Visualizando dados geoespaciais em R
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Add a geom_point() layer
ggplot(preds, aes(lon, lat))