Konut fiyatlarını elle tahmin etme

Model katsayılarından tahminleri elle hesaplayabilirsin. Gerçek hayatta tahmin yaparken predict() kullanmak daha iyidir, ama bunu elle yapmak, tahminlerin sihir olmadığını—sadece aritmetik olduğunu—kendine kanıtlamanda yardımcı olur.

Aslında, basit doğrusal regresyon için tahmin edilen değer, sabit terim ile eğimin açıklayıcı değişkenle çarpımının toplamıdır.

$$response = intercept + slope * explanatory$$

mdl_price_vs_conv ve explanatory_data hazır; ayrıca dplyr yüklü.

Bu egzersiz

R'da Regresyona Giriş

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

mdl_price_vs_conv katsayılarını al ve coeffs değişkenine ata.
Sabit terimi (intercept), yani coeffs'ün birinci öğesini al ve intercept değişkenine ata.
Eğimi (slope), yani coeffs'ün ikinci öğesini al ve slope değişkenine ata.
price_twd_msq değerlerini, intercept, slope ve n_convenience kullanarak elle tahmin et.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Get the coefficients of mdl_price_vs_conv
coeffs <- ___

# Get the intercept
intercept <- ___

# Get the slope
slope <- ___

explanatory_data %>% 
  mutate(
    # Manually calculate the predictions
    price_twd_msq = ___
  )

# Compare to the results from predict()
predict(mdl_price_vs_conv, explanatory_data)

Kodu Düzenle ve Çalıştır