11、线性模型预测与销售数据模拟实战

线性模型预测与销售数据模拟实战

1. 未知数据选区的投票预测

在掌握了模型训练和最佳模型筛选的方法后，我们可以利用通过 7PUF 指标选出的最佳模型，对缺乏投票数据的选区进行投票预测。具体操作是执行以下代码：

QSFEJDUJPOT <- QSFEJDU(CFTU@MN@GJU@CZ@WPUFT, EBUB@JODPNQMFUF)
QSFEJDUJPOT
#>    804    805    806    807    808    809    810    811    812    813
#> 0.6845 0.6238 0.5286 0.4092 0.5236 0.6727 0.6322 0.6723 0.6891 0.6004
#>    814    815    816    817    818    819    820    821    822    823
#> 0.6426 0.5854 0.6966 0.6073 0.4869 0.5974 0.5611 0.4784 0.5534 0.6151
(Truncated output)

此代码运用之前找到的最佳模型，为 EBUB@JODPNQMFUF 数据中的 1SPQPSUJPO 变量生成预测值。这些数据涵盖了没有投票信息的观测值。就目前而言，这是我们能给出的最优预测，并且在将 1SPQPSUJPO 变量分类为 7PUF 变量时，预测准确率可达 91%。