Прогнозирование аренды велосипедов на новых данных

В этом упражнении вы воспользуетесь моделью, построенной в предыдущем упражнении, чтобы сделать прогнозы для августа. Набор данных bikesAugust содержит те же столбцы, что и bikesJuly.

Обратите внимание: при прогнозировании количества на основе модели glm типа poisson или quasipoisson необходимо указывать аргумент type = "response" в функции predict() (docs).

Модель bike_model и фрейм данных bikesAugust уже загружены.

Это упражнение является частью курса

Обучение с учителем в R: регрессия

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Используйте predict, чтобы предсказать количество велосипедов в час для данных bikesAugust. Запишите прогнозы в столбец bikesAugust$pred.
Заполните пропуски, чтобы получить RMSE прогнозов на августовских данных.
Заполните пропуски, чтобы построить график прогнозируемых и фактических значений.
- Есть ли среди прогнозов отрицательные значения?

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# bikesAugust is available
str(bikesAugust)

# bike_model is available
summary(bike_model)

# Make predictions on August data
bikesAugust$pred  <- ___

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

# Plot predictions vs cnt (pred on x-axis)
ggplot(bikesAugust, aes(x = ___, y = ___)) +
  geom_point() + 
  geom_abline(color = "darkblue")

Редактировать и запускать код