Ruční výpočet RMSE na testovací sadě
Teď, když máš predikce na testovací sadě, můžeš je použít k výpočtu chybové metriky (v tomto případě RMSE) a zjistit, jak model funguje na nových datech – tedy mimo vzorek, na rozdíl od prvního cvičení, kde jsi pracoval/a s trénovacími daty.
Nejdříve vypočítáš chyby jako rozdíl mezi predikovanými a skutečnými cenami diamantů – odečteš predikce od skutečných hodnot.
Jakmile máš vektor chyb, výpočet RMSE je přímočarý: umocníš hodnoty, spočítáš průměr a vezmeš odmocninu:
sqrt(mean(error^2))
Toto cvičení je součástí kurzu
Machine Learning s balíčkem caret v R
Pokyny k cvičení
test, model a p jsou načteny v tvém pracovním prostředí.
- Vypočítej chybu jako rozdíl mezi predikcemi na testovací sadě a skutečnými cenami diamantů v testovací sadě. Výsledek ulož do proměnné
error. - Pomocí tohoto vektoru chyb vypočítej RMSE a výsledek vypiš do konzole.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Compute errors: error
# Calculate RMSE