İşsizlik modelini grafiksel olarak değerlendir
Bu egzersizde, önceki bölümde unemployment verilerine uydurduğun unemployment_model işsizlik modelini grafiksel olarak değerlendireceksin. Modelin female_unemployment değerini male_unemployment değişkeninden tahmin ettiğini hatırla.
Modelin tahminlerini gerçek female_unemployment değerlerine karşı çizeceksin; komut şu biçimdeydi:
ggplot(dframe, aes(x = pred, y = outcome)) +
geom_point() +
geom_abline()
Ardından artık değerleri (residuals) hesaplayacaksın:
residuals <- actual outcome - predicted outcome
ve tahminleri artık değerlere karşı çizeceksin. Artık değer grafiği biraz farklı olacaktır: artık değerleri \(y=0\) yatay çizgisine ( geom_hline() kullanarak) göre karşılaştırırsın, \(x=y\) çizgisine göre değil. Komut sağlanacak.
unemployment veri çerçevesi ve unemployment_model modeli önceden yüklendi.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R'de Supervised Learning: Regresyon
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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()