Meilleurs et pires modèles d'ajustement
Dans cet exercice, vous répondrez aux questions suivantes :
- Globalement, dans quelle mesure vos modèles s'ajustent-ils à vos données?
- Quels sont les modèles qui s'ajustent le mieux?
- Quels modèles s'ajustent mal aux données?
Cette activité fait partie du cours
Machine Learning dans le tidyverse
Instructions de l’exercice
- Tracez un histogramme des valeurs de \(R^2\) pour les 77 modèles
- Extrayez les 4 modèles avec le meilleur ajustement (selon le \(R^2\)) et enregistrez cette trame de données sous
best_fit - Extrayez les 4 modèles avec le pire ajustement (selon le \(R^2\)) et enregistrez cette trame de données sous
worst_fit
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Plot a histogram of rsquared for the 77 models
model_perf %>%
ggplot(aes(x = ___)) +
___()
# Extract the 4 best fitting models
best_fit <- model_perf %>%
slice_max(___, n = ___)
# Extract the 4 models with the worst fit
worst_fit <- model_perf %>%
slice_min(___, n = ___)