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。
本练习是课程的一部分
R 中的回归入门
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Create a tibble with n_convenience column from zero to ten
explanatory_data <- ___