Зробіть передбачення моделлю soybean на тестових даних

У цій вправі ви застосуєте моделі для soybean з попередньої вправи (model.lin і model.gam, уже завантажені) до нових даних: soybean_test.

Створіть стовпець soybean_test$pred.lin з передбаченнями лінійної моделі model.lin.
Створіть стовпець soybean_test$pred.gam з передбаченнями моделі GAM model.gam.
- Для моделей GAM метод predict() повертає матрицю, тож скористайтеся as.numeric(), щоб перетворити матрицю на вектор.
Заповніть пропуски, щоб за допомогою pivot_longer() перетворити стовпці з передбаченнями на єдиний стовпець значень pred із ключовим стовпцем modeltype. Назвіть довгий датафрейм soybean_long.
Обчисліть та порівняйте RMSE обох моделей.
- Яка модель краща?
Запустіть код, щоб порівняти передбачення кожної моделі з фактичними середніми масами листків.
- Точкова діаграма weight як функції Time.
- Точково-лінійні графіки передбачень (pred) як функції Time.
- Зверніть увагу, що лінійна модель інколи прогнозує відʼємні значення маси! А модель GAM?

Вправа