Как построить график прогнозируемых и фактических значений для моей модели Lo git

Question

Я новичок в R, и мне было интересно, сможет ли кто-нибудь из вас помочь мне с кодом для составления предсказанного и фактического графа. Я пытаюсь предсказать направление движения цены акций, используя модель GLM Lo git. Ваша помощь будет оценена.

   cat("\014");
   library(readxl);
   Smarket = read_excel("C:/Users/Sohaib/Desktop/data.xlsx");

   # Download introduction to statistical learning package
   library(ISLR)

   # Define train and test sample
   train = (Smarket$year<2019)
   test = Smarket[!train,]

   # Fitting the LR model on the data
   fit = glm(direction ~ lag1 + open + high + low , data=Smarket, family=binomial, subset=train)

   # Predicting against test data
   prob = predict(fit, test, type="response")

Answer 1

При условии, что test также содержит столбец переменной, которую вы предсказываете, вы можете просто выполнить что-то вроде

test$prediction <- prob

Тогда и фактический результат, и ваш прогноз находятся в одном и том же data.frame и вы можете легко построить их

test <- test[order(test$prediction, decreasing = TRUE),]
test$id = seq(nrow(test),1)

library(ggplot2)
ggplot(data = test) + 
  geom_line(aes(x = id, y = prediction)) +
  geom_point(aes(x = id, y = direction))

Естественно, это менее красивый график, чем в обычной регрессионной модели, потому что ваша зависимая переменная является двоичной.