เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

พยากรณ์จำนวนการเช่าจักรยานจากข้อมูลใหม่

ในแบบฝึกหัดนี้ จะใช้โมเดลที่สร้างไว้ในแบบฝึกหัดก่อนหน้าเพื่อพยากรณ์ค่าสำหรับเดือนสิงหาคม ชุดข้อมูล bikesAugust มีคอลัมน์เหมือนกับ bikesJuly ทุกประการ

อย่าลืมระบุ type = "response" ใน predict() (docs) เมื่อต้องการพยากรณ์จำนวนนับจากโมเดล glm แบบ poisson หรือ quasipoisson

โมเดล bike_model และ data frame bikesAugust ถูกโหลดไว้ให้แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Supervised Learning ใน R: การถดถอย

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • ใช้ predict เพื่อพยากรณ์จำนวนจักรยานต่อชั่วโมงจากข้อมูล bikesAugust แล้วเก็บผลลัพธ์ไว้ในคอลัมน์ bikesAugust$pred
  • เติมช่องว่างเพื่อคำนวณ RMSE ของการพยากรณ์บนข้อมูลเดือนสิงหาคม
  • เติมช่องว่างเพื่อสร้างกราฟเปรียบเทียบค่าพยากรณ์กับจำนวนจริง
    • มีค่าพยากรณ์ใดที่ติดลบหรือไม่?

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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")
แก้ไขและรันโค้ด