1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Xây dựng mô hình phản hồi trong R
Connected

Bài tập

Các dự đoán bị chặn

Hàm glm() được dùng vì bạn cần một hàm phản hồi giới hạn dự đoán của mô hình trong khoảng từ 0 đến 1. Hãy minh họa hiệu ứng này trên đồ thị. Nhưng lần này bạn cần vẽ một đường cong (thay vì một đường thẳng)!

Bạn bắt đầu bằng cách vẽ mối quan hệ HOPPINESS ~ price.ratio. Bạn có thể thêm hàm logistic vào biểu đồ bằng curve(). Hàm curve() được dùng để đánh giá một hàm khác tại các điểm dữ liệu x. Ở đây, hàm đó là predict()! Hàm predict() truy xuất các hệ số của logistic.model để đưa ra dự đoán cho một số giá trị được cung cấp trong một đối tượng data frame. Mẹo là đặt price.ratio = x trong đối số data.frame. Cách này sẽ khớp một đường cong đi qua các giá trị dự đoán.

Hướng dẫn

100 XP
  • Hiển thị mối quan hệ giữa HOPPINESS và price.ratio bằng hàm plot().
  • Lấy xác suất mua cho Hoppiness bằng cách áp dụng hàm predict() trên logistic.model với price.ratio trong đối số data frame.
  • Khớp một đường cong đi qua các giá trị dự đoán bằng hàm curve().