Evalúa el modelo de alquiler de bicis con xgboost
En este ejercicio vas a evaluar el modelo de gradient boosting bike_model_xgb que ajustaste en el ejercicio anterior, usando datos del mes de agosto.
Compararás la RMSE de este modelo para agosto con la RMSE de modelos anteriores que has construido.
El conjunto de datos bikesAugust ya está precargado. Ya has generado predicciones con el modelo xgboost; están en la columna pred.
Este ejercicio forma parte del curso
Aprendizaje supervisado en R: Regresión
Instrucciones del ejercicio
- Rellena los espacios en blanco para calcular la RMSE de las predicciones.
- ¿Cómo se compara con la RMSE del modelo de Poisson (aprox. 112.6) y con la del modelo de random forest (aprox. 96.7)?
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# bikesAugust is available
str(bikesAugust)
# Calculate RMSE
bikesAugust %>%
mutate(residuals = cnt - pred) %>%
summarize(rmse = ___(___(___)))