BaşlayınÜcretsiz başlayın

Log-dönüşümlü parasal çıktıyı modelleme

Bu egzersizde, log-dönüşümlü parasal çıktı üzerinde modelleme yapmayı ve ardından "log-para" tahminlerini tekrar parasal birimlere dönüştürmeyi pratik edeceksin. Yüklenen veriler, katılımcıların 2005 yılındaki gelirlerini (Income2005) ve 1981'de girdikleri birkaç yetenek testinin sonuçlarını içerir:

  • Arith
  • Word
  • Parag
  • Math
  • AFQT (Armed Forces Qualifying Test yüzdelik dilimi)

Veriler halihazırda eğitim ve test kümelerine ayrılmıştır (sırasıyla income_train ve income_test) ve önceden yüklenmiştir. Girdilerden log(gelir) için bir model kuracak ve sonra log(geliri) tekrar gelire dönüştüreceksin.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R'de Supervised Learning: Regresyon

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Eğitim setindeki gelirin özet istatistiklerini görmek için income_train$Income2005 üzerinde summary() çağır.
  • log(Income2005)'i beş testin bir fonksiyonu olarak ifade eden bir formül yaz ve bunu fmla.log değişkenine ata. Yazdır.
  • log(Income2005) için income_train verilerine bir doğrusal model uygula: model.log.
  • model.log'u kullanarak income_test veri kümesi üzerinde gelir tahmini yap. Sonucu logpred sütununa koy.
    • Büyüklüklerin Income2005'inkilerden oldukça farklı olduğunu görmek için logpred üzerinde summary()'i kontrol et.
  • Tahminleri "parasal birimlere" geri döndürmek için log dönüşümünü tersine çevir: exp(income_test$logpred).
    • pred.income için summary()'i kontrol et ve artık büyüklüklerin Income2005 büyüklüklerine benzer olduğunu gör.
  • Test setinde tahmin edilen gelir ile gerçek geliri karşılaştıran bir dağılım grafiği çizmek için boşlukları doldur.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Examine Income2005 in the training set
___

# Write the formula for log income as a function of the tests and print it
(fmla.log <- ___)

# Fit the linear model
model.log <-  ___

# Make predictions on income_test
income_test$logpred <- ___
summary(income_test$logpred)

# Convert the predictions to monetary units
income_test$pred.income <- ___
summary(income_test$pred.income)

#  Plot predicted income (x axis) vs income
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) + 
  geom_point() + 
  geom_abline(color = "blue")
Kodu Düzenle ve Çalıştır