เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การพยากรณ์จากโมเดลการว่างงาน

ในแบบฝึกหัดนี้ จะใช้โมเดล unemployment_model เพื่อพยากรณ์จากข้อมูล unemployment แล้วเปรียบเทียบอัตราการว่างงานของผู้หญิงที่พยากรณ์ได้กับค่าจริงในชุดข้อมูลฝึก unemployment นอกจากนี้ยังจะใช้โมเดลนี้พยากรณ์บนข้อมูลใหม่ใน newrates ซึ่งมีเพียงหนึ่งการสังเกต โดยอัตราการว่างงานของผู้ชายอยู่ที่ 5%

รูปแบบการใช้งาน predict() (docs) สำหรับโมเดล lm มีดังนี้

predict(model, newdata)

จะใช้แพ็กเกจ ggplot2 ในการสร้างกราฟ จึงต้องเพิ่มคอลัมน์ผลการพยากรณ์เข้าไปใน data frame unemployment จากนั้นพล็อตกราฟแสดงค่าจริงเทียบกับค่าพยากรณ์ และเปรียบเทียบกับเส้นที่แสดงการพยากรณ์ที่สมบูรณ์แบบ (กล่าวคือ เมื่อค่าจริงเท่ากับค่าพยากรณ์)

คำสั่ง ggplot2 สำหรับพล็อต scatterplot ของ dframe$outcome เทียบกับ dframe$pred (โดยให้ pred อยู่บนแกน x และ outcome อยู่บนแกน y) พร้อมเส้นสีน้ำเงินที่แสดง outcome == pred มีดังนี้

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

unemployment, unemployment_model และ newrates ถูกโหลดไว้ให้แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Supervised Learning ใน R: การถดถอย

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • ใช้ predict() เพื่อพยากรณ์อัตราการว่างงานของผู้หญิงจากข้อมูล unemployment แล้วกำหนดผลลัพธ์ไปยังคอลัมน์ใหม่ชื่อ prediction
  • ใช้คำสั่ง library() เพื่อโหลดแพ็กเกจ ggplot2
  • ใช้ ggplot() เพื่อเปรียบเทียบค่าพยากรณ์กับอัตราการว่างงานจริง โดยวางค่าพยากรณ์บนแกน x ผลลัพธ์ใกล้เคียงกับเส้นการพยากรณ์ที่สมบูรณ์แบบมากแค่ไหน?
  • ใช้ data frame newrates เพื่อพยากรณ์อัตราการว่างงานของผู้หญิงที่คาดหวังเมื่ออัตราการว่างงานของผู้ชายอยู่ที่ 5% แล้วกำหนดผลลัพธ์ไปยังตัวแปร pred จากนั้นแสดงค่าดังกล่าว

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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
แก้ไขและรันโค้ด