预测房价

统计模型（如线性回归）最有用的功能之一就是可以进行预测。也就是说，您为每个解释变量指定取值，把它们输入模型，模型就会给出相应响应变量的预测值。代码流程如下所示。

explanatory_data <- tibble(
  explanatory_var = some_values
)
explanatory_data %>%
  mutate(
    response_var = predict(model, explanatory_data)
  )

在本练习中，您将对台湾房地产数据集中的房价进行预测。

已提供 taiwan_real_estate。基于便利店数量预测房价的线性回归模型已保存为 mdl_price_vs_conv（打印并阅读其调用可以了解模型是如何创建的）；且已加载 dplyr。

创建一个解释数据的 tibble，其中便利店数量 n_convenience 取从 0 到 10 的整数值。