Prezice închirierile de biciclete cu modelul random forest

În acest exercițiu, vei folosi modelul antrenat în exercițiul anterior pentru a prezice închirierile de biciclete din luna august.

Funcția predict() (docs) aplicată unui model de tip ranger returnează o listă. Unul dintre elementele acestei liste este predictions, un vector cu valorile prezise. Poți accesa predictions folosind notația $ pentru elementele numite ale unei liste:

predict(model, data)$predictions

Modelul bike_model_rf și setul de date bikesAugust (pentru evaluare) au fost preîncărcate.

Acest exercițiu face parte din cursul

Învățare supervizată în R: Regresia

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Aplică predict() pe bikesAugust pentru a prezice numărul de biciclete închiriate în august (cnt). Adaugă predicțiile în bikesAugust ca o nouă coloană numită pred.
Completează spațiile libere pentru a calcula eroarea pătratică medie (RMSE) a predicțiilor.
- Modelul Poisson construit pentru aceste date a obținut un RMSE de aproximativ 112,6. Cum se compară acest model?
Completează spațiile libere pentru a reprezenta grafic numărul real de închirieri (cnt) față de predicții (axa x: pred).

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# bikesAugust is available
str(bikesAugust)

# bike_model_rf is available
bike_model_rf

# Make predictions on the August data
bikesAugust$pred <- ___(___, ___)$___

# Calculate the RMSE of the predictions
bikesAugust %>% 
  mutate(residual = ___)  %>% # calculate the residual
  summarize(rmse  = ___)      # calculate rmse

# Plot actual outcome vs predictions (predictions on x-axis)
ggplot(bikesAugust, aes(x = ___, y = ___)) + 
  geom_point() + 
  geom_abline()

Editează și rulează codul