Comparer la RMSE de deux modèles
Comme vous l'avez fait avec la somme des résidus au carré et le \(R^2\), évaluez et comparez de nouveau la qualité de vos deux modèles à l'aide de l'erreur quadratique moyenne racine (RMSE). Notez que la RMSE est généralement utilisée dans des contextes de prédiction plutôt que d'explication.
model_price_2 et model_price_4 sont disponibles dans votre espace de travail.
Cette activité fait partie du cours
Modélisation avec des données dans le tidyverse
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# MSE and RMSE for model_price_2
get_regression_points(model_price_2) %>%
mutate(sq_residuals = residual^2) %>%
summarize(mse = mean(sq_residuals), rmse = sqrt(mean(sq_residuals)))
# MSE and RMSE for model_price_4
___