ประเมินโมเดลการว่างงานด้วยกราฟ
ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะประเมินโมเดลการว่างงาน unemployment_model ที่ฝึกไว้จากบทที่แล้วด้วยการดูกราฟ โดยโมเดลนี้ทำนาย female_unemployment จาก male_unemployment
เริ่มจากพล็อตค่าพยากรณ์ของโมเดลเทียบกับค่าจริงของ female_unemployment โดยใช้คำสั่งในรูปแบบ
ggplot(dframe, aes(x = pred, y = outcome)) +
geom_point() +
geom_abline()
จากนั้นคำนวณค่าความคลาดเคลื่อน (residuals):
residuals <- actual outcome - predicted outcome
แล้วพล็อตค่าพยากรณ์เทียบกับค่าความคลาดเคลื่อน กราฟนี้จะต่างออกไปเล็กน้อย คือเปรียบเทียบค่าความคลาดเคลื่อนกับเส้นแนวนอน \(y=0\) (โดยใช้ geom_hline()) แทนที่จะเป็นเส้น \(x=y\) ซึ่งคำสั่งจะถูกเตรียมไว้ให้แล้ว
เฟรมข้อมูล unemployment และโมเดล unemployment_model ถูกโหลดไว้ให้เรียบร้อยแล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Supervised Learning ใน R: การถดถอย
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# unemployment and unemployment_model are available
summary(unemployment)
summary(unemployment_model)
# Make predictions from the model
unemployment$predictions <- ___
# Fill in the blanks to plot predictions (on x-axis) versus the female_unemployment rates
___(___, aes(x = ___, y = ___)) +
geom_point() +
geom_abline()