Metriky výkonu modelu
Vyhodnocení výsledků modelu je důležitým krokem v procesu modelování. Hodnocení by mělo probíhat na testovacích datech, aby bylo vidět, jak dobře model generalizuje na nová data.
V předchozím cvičení jsi natrénoval/a model lineární regrese pro predikci selling_price s použitím proměnných home_age a sqft_living jako prediktorů. Poté jsi vytvořil/a tibble home_test_results aplikací natrénovaného modelu na data home_test.
V tomto cvičení vypočítáš metriky RMSE a R squared (koeficient determinace) na základě výsledků v home_test_results.
Tibble home_test_results je už načtený ve tvé session.
Toto cvičení je součástí kurzu
Modeling with tidymodels in R
Pokyny k cvičení
- Spusť první dva řádky kódu, které vypíšou
home_test_results. Tento tibble obsahuje skutečné i predikované prodejní ceny nemovitostí z datasetuhome_test. - Pomocí
home_test_resultsvypočítej metriky RMSE a R squared.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Print home_test_results
home_test_results
# Calculate the RMSE metric
home_test_results %>%
___(___, ___)
# Calculate the R squared metric
home_test_results %>%
___(___, ___)