Calcular el RMSE

En este ejercicio, vas a calcular el RMSE de tu modelo de desempleo. En los ejercicios de código anteriores, añadiste dos columnas al conjunto de datos unemployment:

las predicciones del modelo (columna predictions)
los residuos entre las predicciones y el resultado (columna residuals)

Puedes calcular el RMSE a partir de un vector de residuos, $res$, como:

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

Quieres que el RMSE sea pequeño. ¿Qué significa "pequeño"? Una regla práctica es compararlo con la desviación estándar del resultado. Con un buen modelo, el RMSE debería ser menor.

El data frame unemployment ya se ha cargado por ti.

Este ejercicio forma parte del curso

Aprendizaje supervisado en R: Regresión

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Instrucciones del ejercicio

Revisa los datos de unemployment del ejercicio anterior.
Para mayor comodidad, asigna la columna residuals de unemployment a la variable res.
Calcula el RMSE: eleva res al cuadrado, calcula su media y después saca la raíz cuadrada. Asigna el resultado a la variable rmse e imprímelo.
- Consejo: puedes hacerlo en un solo paso envolviendo la asignación entre paréntesis: (rmse <- ___)
Calcula la desviación estándar de female_unemployment y asígnala a la variable sd_unemployment. Imprímela. ¿Cómo se compara el rmse del modelo con la desviación estándar de los datos?

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# 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 <- ___)

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