Predicții cu modelul de șomaj

În acest exercițiu, vei folosi modelul unemployment_model pentru a face predicții pe baza datelor din unemployment și vei compara ratele de șomaj feminin prezise cu valorile reale observate în setul de antrenament, unemployment. De asemenea, vei folosi modelul pentru a face o predicție pe datele noi din newrates, care conține o singură observație, în care rata șomajului masculin este de 5%.

Interfața predict() (docs) pentru modelele lm are forma:

predict(model, newdata)

Vei folosi pachetul ggplot2 pentru a crea graficele, deci va trebui să adaugi coloana cu predicții la data frame-ul unemployment. Vei reprezenta grafic valorile reale față de predicții și le vei compara cu linia care reprezintă predicțiile perfecte (adică atunci când valoarea reală este egală cu valoarea prezisă).

Comanda ggplot2 pentru a crea un scatterplot al dframe$outcome față de dframe$pred (pred pe axa x, outcome pe axa y), împreună cu o linie albastră unde outcome == pred, este:

ggplot(dframe, aes(x = pred, y = outcome)) + 
       geom_point() +  
       geom_abline(color = "blue")

unemployment, unemployment_model și newrates au fost preîncărcate pentru tine.

Acest exercițiu face parte din cursul

Învățare supervizată în R: Regresia

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește predict() pentru a prezice ratele de șomaj feminin pe baza datelor din unemployment. Atribuie rezultatul unei coloane noi: prediction.
Folosește comanda library() pentru a încărca pachetul ggplot2.
Folosește ggplot() pentru a compara predicțiile cu ratele reale de șomaj. Plasează predicțiile pe axa x. Cât de aproape sunt rezultatele de linia predicției perfecte?
Folosește data frame-ul newrates pentru a prezice rata așteptată a șomajului feminin când rata șomajului masculin este de 5%. Atribuie răspunsul variabilei pred și afișeaz-o.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# unemployment is available
summary(unemployment)

# newrates is available
newrates

# Predict female unemployment in the unemployment dataset
unemployment$prediction <-  ___

# Load the ggplot2 package
___

# Make a plot to compare predictions to actual (prediction on x axis). 
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) + 
  ___ +
  geom_abline(color = "blue")

# Predict female unemployment rate when male unemployment is 5%
pred <- ___
pred

Editează și rulează codul