Спрогнозуйте оренду велосипедів на нових даних

У цій вправі ви використаєте модель, створену у попередній вправі, щоб зробити прогнози для серпня. Набір даних bikesAugust має ті самі стовпці, що й bikesJuly.

Пам'ятайте, що потрібно вказати type = "response" у predict() (docs), коли ви прогнозуєте лічильники з моделі glm типу poisson або quasipoisson.

Модель bike_model і датафрейм bikesAugust уже завантажено.

Ця вправа є частиною курсу

Кероване навчання в R: регресія

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Використайте predict, щоб спрогнозувати кількість велосипедів за годину на даних bikesAugust. Запишіть прогнози в стовпець bikesAugust$pred.
Заповніть пропуски, щоб отримати RMSE прогнозів на серпневих даних.
Заповніть пропуски, щоб побудувати графік прогнозів проти фактичних лічильників.
- Чи виглядає так, що деякі прогнози є від'ємними?

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# bikesAugust is available
str(bikesAugust)

# bike_model is available
summary(bike_model)

# Make predictions on August data
bikesAugust$pred  <- ___

# Calculate the RMSE
bikesAugust %>% 
  mutate(residual = ___) %>%
  summarize(rmse  = ___)

# Plot predictions vs cnt (pred on x-axis)
ggplot(bikesAugust, aes(x = ___, y = ___)) +
  geom_point() + 
  geom_abline(color = "darkblue")

Редагувати та запускати код