1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Học có giám sát với R: Hồi quy
Connected

Bài tập

Trực quan hóa mô hình xgboost cho dữ liệu thuê xe đạp

Bạn đã thấy ba cách khác nhau để xây dựng mô hình cho dữ liệu thuê xe đạp. Trong ví dụ này, bạn thấy mô hình gradient boosting có RMSE nhỏ nhất. Để kết thúc khóa học, hãy so sánh dự đoán của mô hình gradient boosting với hai mô hình còn lại theo thời gian.

Hoàn thành bài tập này là bạn đã hoàn thành khóa học. Chúc mừng bạn! Giờ đây bạn có công cụ để áp dụng nhiều phương pháp khác nhau cho các bài toán hồi quy của mình.

Data frame bikesAugust kèm dự đoán đã được nạp sẵn. Các biểu đồ quasipoisson_plot và randomforest_plot cũng đã sẵn sàng.

Hướng dẫn

100 XP
  • In quasipoisson_plot để xem lại hành vi của mô hình quasipoisson.
  • In randomforest_plot để xem lại hành vi của mô hình random forest.
  • Điền vào chỗ trống để vẽ dự đoán của gradient boosting và số đếm thực tế theo giờ cho 14 ngày đầu tháng 8.
    • Dùng pivot_longer() để gộp tên các cột cnt và gbm vào một cột giá trị tên value, với khóa tên valuetype.
    • Vẽ value theo instant (ngày).

Mô hình gradient boosting so với các mô hình trước như thế nào?