1. 학습
    2. /
  2. 강의
    3. /
  3. Machine Learning with Tree-Based Models in R
Connected

연습 문제

Vyhodnoť záhyby

Teď máš natrénovaných 10 modelů na všech 10 záhybech a u každého z nich jsi vypočítal/a MAE a RMSE. Je čas vizualizovat, jak velké chyby modely dělají. Díky tomu získáš intuici o rozdělení chyb na neviděných datech, což ti pomůže lépe posoudit kvalitu modelu.

Všechny chyby vykreslíš jako histogram a zobrazíš souhrnné statistiky přes všechny záhyby.

Výsledek předchozího cvičení, fits_cv, je předem načtený.

지침

100 XP
  • Pomocí jediné funkce z balíčku yardstick získej chyby na neviděných datech ze všech modelů v fits_cv a ulož je jako all_errors.
  • Vytvoř histogram pomocí ggplot2, kde .estimate použiješ jako estetiku x a sloupce vybarvi podle .metric.
  • Pomocí stejné funkce jako v prvním kroku, tentokrát s summarize = TRUE, zobraz souhrnné statistiky pro fits_cv.