Preparación para la evaluación
Para medir el rendimiento en validate de tus modelos, necesitas comparar los valores predichos de life_expectancy para las observaciones del conjunto de validación con los valores reales registrados. Aquí prepararás ambos vectores para cada partición.
Este ejercicio forma parte del curso
Machine Learning en el tidyverse
Instrucciones del ejercicio
- Extrae los valores reales de
life_expectancyde los data frames de validación y guárdalos en la columnavalidate_actual. - Predice
life_expectancypara cada partición de validación usando las funcionesmap2()ypredict()en la columnavalidate_predicted.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
cv_prep_lm <- cv_models_lm %>%
mutate(
# Extract the recorded life expectancy for the records in the validate data frames
validate_actual = map(validate, ~.x$___),
# Predict life expectancy for each validate set using its corresponding model
validate_predicted = map2(.x = model, .y = validate, ~___(.x, .y))
)