Створення прогнозів урожайності
Найцікавіша частина моделювання — використовувати моделі для прогнозування. Це можна зробити за допомогою виклику predict() у такому вигляді.
predict(model, cases_to_predict, type = "response")
mgcv і dplyr завантажено; GAM-моделі для наборів даних про кукурудзу та пшеницю доступні як corn_model і wheat_model. Символьний вектор переписних регіонів збережено в census_regions.
Ця вправа є частиною курсу
Вступ до написання функцій в R
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Make predictions in 2050
predict_this <- data.frame(
year = ___,
census_region = census_regions
)
# Predict the yield
pred_yield_kg_per_ha <- ___(___, ___, type = "response")
predict_this %>%
# Add the prediction as a column of predict_this
___(pred_yield_kg_per_ha = ___)