Préparer l'évaluation
Pour mesurer la performance sur l'ensemble validate de vos modèles, vous devez comparer les valeurs prédites de life_expectancy pour les observations de l'ensemble validate aux valeurs réelles enregistrées. Ici, vous allez préparer ces deux vecteurs pour chaque partition.
Cette activité fait partie du cours
Machine Learning dans le tidyverse
Instructions de l’exercice
- Extrayez les valeurs réelles de
life_expectancyà partir des trames de données validate et stockez-les dans la colonnevalidate_actual. - Prédisez
life_expectancypour chaque partition validate en utilisant les fonctionsmap2()etpredict()dans la colonnevalidate_predicted.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
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))
)