Výpočet RMSE

V tomto cvičení vypočítáš RMSE svého modelu nezaměstnanosti. V předchozích cvičeních jsi do datového rámce unemployment přidal/a dva sloupce:

predikce modelu (sloupec predictions)
reziduály mezi predikcemi a skutečnými hodnotami (sloupec residuals)

RMSE lze vypočítat z vektoru reziduálů $res$ podle vzorce:

$$ RMSE = \sqrt{\operatorname{mean}(res^2)} $$

Chceš, aby bylo RMSE co nejmenší. Jak poznat, jestli je dostatečně malé? Jedna praktická pomůcka je porovnat RMSE se směrodatnou odchylkou výstupní proměnné. U dobrého modelu by mělo být RMSE menší.

Dataový rámec unemployment je už načtený.

Toto cvičení je součástí kurzu

Supervised Learning in R: Regression

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Prohlédni si data unemployment z předchozího cvičení.
Pro přehlednost přiřaď sloupec residuals z unemployment do proměnné res.
Vypočítej RMSE: umocni res, spočítej průměr a výsledek odmocni. Výsledek přiřaď do proměnné rmse a vypiš ho.
- Tip: celý postup zvládneš v jednom kroku tak, že přiřazení obalíš závorkami: (rmse <- ___)
Vypočítej směrodatnou odchylku female_unemployment a přiřaď ji do proměnné sd_unemployment. Vypiš ji. Jak se RMSE modelu porovnává se směrodatnou odchylkou dat?

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Print a summary of unemployment
summary(unemployment)

# For convenience put the residuals in the variable res
res <- ___

# Calculate RMSE, assign it to the variable rmse and print it
(rmse <- ___)

# Calculate the standard deviation of female_unemployment and print it
(sd_unemployment <- ___)

Upravit a spustit kód