मूल्यांकन की तैयारी
अपने मॉडलों के validate प्रदर्शन को मापने के लिए, आपको validate सेट की observations के लिए life_expectancy के predicted मानों की तुलना दर्ज किए गए वास्तविक मानों से करनी होगी। यहाँ आप प्रत्येक partition के लिए इन दोनों वेक्टरों को तैयार करेंगे.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Tidyverse में मशीन लर्निंग
अभ्यास निर्देश
- validate data frames से वास्तविक
life_expectancyनिकालें और इन्हेंvalidate_actualकॉलम में स्टोर करें. map2()औरpredict()फंक्शनों का उपयोग करते हुए प्रत्येक validate partition के लिएlife_expectancyकी भविष्यवाणी करें और इन्हेंvalidate_predictedकॉलम में रखें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
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))
)