Métricas de rendimiento del modelo
Evaluar los resultados del modelo es un paso importante en el proceso de modelado. La evaluación del modelo debe hacerse sobre el conjunto de prueba para ver qué tal generaliza a nuevos conjuntos de datos.
En el ejercicio anterior, entrenaste un modelo de regresión lineal para predecir selling_price usando home_age y sqft_living como variables predictoras. Después, creaste el tibble home_test_results aplicando tu modelo entrenado sobre los datos de home_test.
En este ejercicio, calcularás las métricas RMSE y R squared usando tus resultados en home_test_results.
El tibble home_test_results se ha cargado en tu sesión.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelado con tidymodels en R
Instrucciones del ejercicio
- Ejecuta las dos primeras líneas de código, que imprimen
home_test_results. Este tibble contiene los precios de venta reales y predichos de las viviendas en el conjuntohome_test. - Usando
home_test_results, calcula las métricas RMSE y R squared.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Print home_test_results
home_test_results
# Calculate the RMSE metric
home_test_results %>%
___(___, ___)
# Calculate the R squared metric
home_test_results %>%
___(___, ___)