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Calcula el RMSE del conjunto de prueba a mano

Ahora que tienes predicciones sobre el conjunto de prueba, puedes usarlas para calcular una métrica de error (en este caso, RMSE) en dicho conjunto y ver cómo rinde el modelo fuera de muestra, en lugar de dentro de muestra como hiciste en el primer ejercicio. Primero harás esto calculando los errores entre los precios de diamantes predichos y los reales, restando las predicciones a los valores reales.

Una vez que tengas un vector de errores, calcular el RMSE es tan sencillo como elevarlo al cuadrado, hacer la media y luego sacar la raíz cuadrada:

sqrt(mean(error^2))

Este ejercicio forma parte del curso

Machine Learning con caret en R

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Instrucciones del ejercicio

test, model y p están cargados en tu espacio de trabajo.

  • Calcula el error entre las predicciones sobre el conjunto de prueba y los precios reales de los diamantes en dicho conjunto. Llama a esto error.
  • Calcula el RMSE usando este vector de errores y muestra el resultado por consola.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Compute errors: error


# Calculate RMSE
Editar y ejecutar código