Vizualizează modelul xgboost pentru închirierea bicicletelor
Ai explorat acum trei moduri diferite de a modela datele despre închirierea bicicletelor. În acest exemplu, modelul de gradient boosting a obținut cel mai mic RMSE. Pentru a încheia cursul, hai să comparăm predicțiile modelului de gradient boosting cu cele ale celorlalte două modele, în funcție de timp.
Odată ce finalizezi acest exercițiu, ai terminat cursul. Felicitări! Acum ai la îndemână instrumentele necesare pentru a aplica o varietate de abordări în sarcinile tale de regresie.
Dataframe-ul bikesAugust cu predicții a fost preîncărcat. Graficele quasipoisson_plot și randomforest_plot sunt de asemenea disponibile.
Acest exercițiu face parte din cursul
Învățare supervizată în R: Regresia
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Afișează
quasipoisson_plotpentru a analiza comportamentul modelului quasipoisson. - Afișează
randomforest_plotpentru a analiza comportamentul modelului random forest. - Completează spațiile libere pentru a reprezenta grafic predicțiile de gradient boosting și numărul real de închirieri pe oră, pentru primele 14 zile din august.
- Aplică
pivot_longer()pe numele coloanelorcntșigbmîntr-o coloană numităvalue, cu o cheie numităvaluetype. - Reprezintă grafic
valueîn funcție deinstant(zi).
- Aplică
Cum se compară modelul de gradient boosting cu modelele anterioare?
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Print quasipoisson_plot
___
# Print randomforest_plot
___
# Plot predictions and actual bike rentals as a function of time (days)
bikesAugust %>%
mutate(instant = (instant - min(instant))/24) %>% # set start to 0, convert unit to days
filter(instant < 14) %>% # first two weeks
pivot_longer(c(___, ___), names_to = ___, values_to = ___) %>%
ggplot(aes(x = ___, y = ___, color = valuetype, linetype = valuetype)) +
geom_point() +
geom_line() +
scale_x_continuous("Day", breaks = 0:14, labels = 0:14) +
scale_color_brewer(palette = "Dark2") +
ggtitle("Predicted August bike rentals, Gradient Boosting model")