Прогнозування на тестовій вибірці

Тепер, коли ви випадково поділили дані на тренувальну та тестову вибірки, можна використати функцію lm(), як у першій вправі, щоб навчити модель на тренувальній вибірці, а не на всьому наборі даних. Нагадаємо, що інтерфейс формул у функції лінійної регресії дає змогу навчити модель для заданої цільової змінної, використавши всі інші змінні в наборі даних як предиктори:

mod <- lm(y ~ ., training_data)

Ви можете використати функцію predict(), щоб отримати прогнози цієї моделі на нових даних. Новий набір даних має містити всі стовпці з тренувальних даних, але їхній порядок і значення можуть відрізнятися. Тут, замість повторного прогнозування на тренувальній вибірці, спрогнозуйте на тестовій вибірці, яку ви не використовували для навчання моделі. Це дасть змогу в наступній вправі визначити позавибіркову похибку моделі:

p <- predict(model, new_data)