Vyhodnocení regrese
Objekty test_set a model z předchozího cvičení máš k dispozici ve svém prostředí.
Je praktické vyjádřit přesnost předpovědí jediným číslem. Snadno pak porovnáš více modelů a ukážeš pokrok svému současnému nebo budoucímu zaměstnavateli.
Pro vyhodnocení regresních modelů se běžně používají střední kvadratická chyba (Root Mean Squared Error) a střední absolutní chyba (Mean Absolute Error). Připomeň si jejich vzorce:
\(RMSE = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2}\)
\(MAE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} |y_i - \hat{y}_i|\)
Toto cvičení je součástí kurzu
Procvičování statistických otázek k pohovoru v R
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Assign Hwt from the test set to y
___ <- test_set$___
# Predict Hwt on the test set
___ <- ___(model, newdata = ___)
# Derive the test set's size
___ <- nrow(___)