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RMSE berechnen

In dieser Übung berechnest du die RMSE deines Arbeitslosen-Modells. In den vorherigen Programmierübungen hast du dem Datensatz unemployment zwei Spalten hinzugefügt:

  • die Vorhersagen des Modells (Spalte predictions)
  • die Residuen zwischen den Vorhersagen und dem Zielwert (Spalte residuals)

Du kannst die RMSE aus einem Residuenvektor, \(res\), wie folgt berechnen:

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

Die RMSE sollte möglichst klein sein. Wie klein ist „klein“? Eine Heuristik ist, die RMSE mit der Standardabweichung des Zielwerts zu vergleichen. Bei einem guten Modell sollte die RMSE kleiner sein.

Der Data Frame unemployment wurde für dich geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Überwachtes Lernen in R: Regression</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Sieh dir die unemployment-Daten aus der vorherigen Übung an.
  • Weise der Variablen res der Bequemlichkeit halber die Spalte residuals aus unemployment zu.
  • Berechne die RMSE: quadriere res, bilde den Mittelwert und ziehe dann die Quadratwurzel. Weise das Ergebnis der Variablen rmse zu und gib sie aus.
    • Tipp: Du kannst das in einem Schritt tun, indem du die Zuweisung in Klammern schreibst: (rmse <- ___)
  • Berechne die Standardabweichung von female_unemployment und weise sie der Variablen sd_unemployment zu. Gib sie aus. Wie schneidet die RMSE des Modells im Vergleich zur Standardabweichung der Daten ab?

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# 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 <- ___)
Code bearbeiten und ausführen