Evalúa un modelo de random forest
Al igual que con el modelo de regresión lineal, usarás la métrica MAE para evaluar el rendimiento del modelo de random forest.
Este ejercicio forma parte del curso
Machine Learning en el tidyverse
Instrucciones del ejercicio
- Calcula el MAE comparando los valores reales con los predichos para los datos de validación y asígnalo a la columna
validate_mae. - Imprime la columna
validate_mae(fíjate en cómo varían). - Calcula la media de esta columna.
Nota: Los valores reales del pliegue de validación (validate_actual) ya se han añadido a tu data frame cv_data.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
library(ranger)
# Calculate validate MAE for each fold
cv_eval_rf <- cv_prep_rf %>%
mutate(validate_mae = map2_dbl(___, ___, ~mae(actual = .x, predicted = .y)))
# Print the validate_mae column
___
# Calculate the mean of validate_mae column
___