Vyhodnocení modelu xgboost pro půjčovnu kol
V tomto cvičení vyhodnotíš model gradientního boostingu bike_model_xgb, který jsi natrénoval/a v předchozím cvičení, a to na datech za měsíc srpen.
Porovnáš RMSE tohoto modelu za srpen s RMSE předchozích modelů, které jsi sestavil/a.
Dataset bikesAugust je již načtený. Predikce pomocí modelu xgboost už máš hotové – najdeš je ve sloupci pred.
Toto cvičení je součástí kurzu
Supervised Learning in R: Regression
Pokyny k cvičení
- Doplň chybějící části kódu pro výpočet RMSE predikcí.
- Jak si stojí ve srovnání s RMSE Poissonova modelu (přibližně 112,6) a modelu náhodného lesa (přibližně 96,7)?
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# bikesAugust is available
str(bikesAugust)
# Calculate RMSE
bikesAugust %>%
mutate(residuals = cnt - pred) %>%
summarize(rmse = ___(___(___)))