Predicția prețurilor locuințelor
Probabil că cea mai utilă caracteristică a modelelor statistice precum regresia liniară este că poți face predicții. Adică specifici valori pentru fiecare dintre variabilele explicative, le transmiți modelului și obții o predicție pentru variabila de răspuns corespunzătoare. Fluxul de cod este următorul.
explanatory_data <- tibble(
explanatory_var = some_values
)
explanatory_data %>%
mutate(
response_var = predict(model, explanatory_data)
)
Aici vei face predicții pentru prețurile locuințelor din setul de date imobiliare din Taiwan.
taiwan_real_estate este disponibil. Modelul de regresie liniară al prețului locuinței față de numărul de magazine de proximitate este disponibil ca mdl_price_vs_conv (afișează-l și citește apelul pentru a vedea cum a fost creat); dplyr este încărcat.
Acest exercițiu face parte din cursul
Introducere în Regresia în R
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Create a tibble with n_convenience column from zero to ten
explanatory_data <- ___