Porovnání RMSE a střední kvadratické relativní chyby
V tomto cvičení si ukážeš, že logaritmická transformace peněžního výstupu před modelováním zlepšuje střední relativní chybu (ale zvyšuje RMSE) ve srovnání s přímým modelováním peněžního výstupu. Porovnáš výsledky modelu model.log z předchozího cvičení s modelem (model.abs), který příjem modeluje přímo.
Datasets income_train a income_test jsou předem načteny, stejně jako tvůj model model.log.
Dále máš k dispozici:
model.abs: model, který přímo přizpůsobuje příjem vstupním proměnným pomocí vzorceIncome2005 ~ Arith + Word + Parag + Math + AFQT
Toto cvičení je součástí kurzu
Supervised Learning in R: Regression
Pokyny k cvičení
- Doplň prázdná místa tak, aby se předpovědi z modelů přidaly do
income_test.- Nezapomeň umocnit předpovědi z modelu
model.logpomocí exponenciální funkce, abys zrušil/a logaritmickou transformaci!
- Nezapomeň umocnit předpovědi z modelu
- Doplň prázdná místa pro
pivot_longer()předpovědí a výpočet reziduí a relativní chyby. - Doplň prázdná místa pro výpočet RMSE a relativní RMSE předpovědí.
- Který model má větší absolutní chybu? A který větší relativní chybu?
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# fmla.abs is available
fmla.abs
# model.abs is available
summary(model.abs)
# Add predictions to the test set
income_test <- income_test %>%
mutate(pred.absmodel = ___(___, income_test), # predictions from model.abs
pred.logmodel = ___(___(___, income_test))) # predictions from model.log
# pivot_longer the predictions and calculate residuals and relative error
income_long <- income_test %>%
pivot_longer(names_to = 'modeltype', values_to = 'pred', cols=c('pred.absmodel', 'pred.logmodel')) %>%
mutate(residual = ___, # residuals
relerr = ___) # relative error
# Calculate RMSE and relative RMSE and compare
income_long %>%
group_by(modeltype) %>% # group by modeltype
summarize(rmse = ___, # RMSE
rmse.rel = ___) # Root mean squared relative error