Comment de nouvelles prédictions analytiques avec r régression
Pour faire des prédictions analytiques avec de nouvelles données, vous utilisez simplement la fonction avec une liste des valeurs d'attribut sept. Le code suivant fait ce travail:
> NewPrediction lt; - prédire (modèle,
liste (cylindres = facteur (4), le déplacement = 370,
= 150 chevaux, poids = 3904, l'accélération = 12, l'année de construction = facteur (70), l'origine = facteur (1)),
intervalle = "prédire", level = 0,95)
Ceci est le code de sortie et la nouvelle valeur de prédiction:
> NewPredictionfit lwr UPR1 14,90128 8,12795 21,67462
Qu'est-ce que vous avez ici est votre première prédiction réel à partir du modèle de régression. Parce qu'il est à partir de données inédites et vous ne savez pas le résultat, vous ne pouvez pas le comparer à rien d'autre à savoir si elle était correcte.
Une fois que vous avez évalué le modèle avec l'ensemble de données de test, et vous êtes heureux avec sa précision, vous pouvez avoir confiance que vous avez construit un bon modèle prédictif. Vous aurez à attendre les résultats des entreprises pour mesurer l'efficacité de votre modèle prédictif.
Il peut y avoir des optimisations que vous pouvez faire pour construire un modèle prédictif meilleure et plus efficace. En expérimentant, vous pouvez trouver la meilleure combinaison de facteurs prédictifs de créer un modèle plus rapide et plus précis.
Une façon de construire un sous-ensemble des caractéristiques est de trouver la corrélation entre les variables et supprimer les variables fortement corrélées. Retrait des variables redondantes qui ajoutent rien (ou ajouter très peu d'informations) à l'ajustement, vous pouvez augmenter la vitesse du modèle. Cela est particulièrement vrai lorsque vous avez affaire à de nombreuses observations (lignes de données) où la puissance ou la vitesse de traitement pourrait être un problème.
Pour un grand ensemble de données, plusieurs attributs dans une rangée de données seront ralentir le traitement. Donc, vous devriez essayer d'éliminer autant d'informations que possible redondante.
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