Моделирование с двумя числовыми объясняющими переменными
Вы уже знаете, как строить модель и делать прогнозы с числовой и категориальной объясняющими переменными. Код для моделирования и прогнозирования с двумя числовыми объясняющими переменными устроен аналогично — разница лишь в том, как задаются объясняющие переменные для прогнозирования.
В этом упражнении вы построите модель цен на жильё в зависимости от количества ближайших магазинов шаговой доступности и квадратного корня из расстояния до ближайшей станции MRT.
Набор данных taiwan_real_estate доступен; пакеты dplyr, tidyr и ggplot2 загружены.
Это упражнение является частью курса
Промежуточная регрессия в R
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Fit a linear regression of price vs. no. of conv. stores and sqrt dist. to nearest MRT, no interaction
mdl_price_vs_conv_dist <- ___
# See the result
mdl_price_vs_conv_dist