Random Forest: trực quan hóa

Giờ bạn cần vẽ biểu đồ các dự đoán. Với mô hình gradient boosted trees, bạn đã vẽ biểu đồ scatter giữa giá trị dự đoán và giá trị thực, và biểu đồ mật độ của phần dư. Bây giờ bạn sẽ điều chỉnh các biểu đồ đó để hiển thị kết quả từ cả hai mô hình cùng lúc.

Bài tập này là một phần của khóa học

Nhập môn Spark với sparklyr trong R

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

Một tibble cục bộ both_responses, chứa năm dự đoán và năm thực tế cho cả hai mô hình, đã được định nghĩa sẵn.

Cập nhật biểu đồ scatter dự đoán so với thực tế.
- Sử dụng tập dữ liệu both_responses.
- Thêm thuộc tính màu để vẽ mỗi mô hình bằng một màu khác nhau. Dùng color = model.
- Thay vì vẽ các điểm, dùng geom_smooth() để vẽ đường làm mượt cho từng mô hình.
Tạo một tibble phần dư, đặt tên là residuals.
- Gọi mutate() trên both_responses.
- Cột mới đặt tên là residual.
- residual bằng giá trị dự đoán trừ đi giá trị thực tế.
Cập nhật biểu đồ mật độ phần dư.
- Thêm thuộc tính màu để vẽ mỗi mô hình bằng một màu khác nhau.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# both_responses has been pre-defined
both_responses

# Draw a scatterplot of predicted vs. actual
ggplot(___, aes(actual, predicted, ___)) +
  # Add a smoothed line
  ___ +
  # Add a line at actual = predicted
  geom_abline(intercept = 0, slope = 1)

# Create a tibble of residuals
residuals <- ___

# Draw a density plot of residuals
ggplot(residuals, aes(residual, ___)) +
    # Add a density curve
    geom_density() +
    # Add a vertical line through zero
    geom_vline(xintercept = 0)

Chỉnh sửa và Chạy Mã