BaşlayınÜcretsiz başlayın

İşsizlik modelinden tahmin yapmak

Bu egzersizde, unemployment_model işsizlik modelini kullanarak unemployment verilerinden tahminler üretecek ve tahmin edilen kadın işsizlik oranlarını eğitim verilerindeki (unemployment) gerçek gözlenen kadın işsizlik oranlarıyla karşılaştıracaksın. Ayrıca modelini, yalnızca tek bir gözlem içeren ve erkek işsizliğinin %5 olduğu newrates adlı yeni veri üzerinde tahmin yapmak için de kullanacaksın.

lm modelleri için predict() (docs) arayüzü şu biçimdedir:

predict(model, newdata)

Grafikler için ggplot2 paketini kullanacaksın; bu nedenle tahmin sütununu unemployment veri çerçevesine ekleyeceksin. Sonuç (outcome) ile tahmini karşılaştıracak ve mükemmel tahmini temsil eden (yani sonuç ile tahminin eşit olduğu) çizgiyle kıyaslayacaksın.

dframe$outcome ile dframe$pred değerlerinin saçılım grafiğini (pred x ekseninde, outcome y ekseninde) ve outcome == pred olduğu mavi bir çizgiyi çizmek için ggplot2 komutu şöyledir:

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

unemployment, unemployment_model ve newrates senin için önceden yüklendi.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R'de Supervised Learning: Regresyon

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • unemployment verilerinden kadın işsizlik oranlarını tahmin etmek için predict() kullan. Sonucu yeni bir sütuna ata: prediction.
  • ggplot2 paketini yüklemek için library() komutunu kullan.
  • Tahminleri gerçek işsizlik oranlarıyla karşılaştırmak için ggplot() kullan. Tahminleri x eksenine koy. Sonuçlar mükemmel tahmin çizgisine ne kadar yakın?
  • Erkek işsizliğinin %5 olduğu durumda beklenen kadın işsizlik oranını tahmin etmek için newrates veri çerçevesini kullan. Yanıtı pred değişkenine ata ve yazdır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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
Kodu Düzenle ve Çalıştır