किसी मॉडल का MSE और RMSE निकालना
जैसा आपने पहले \(R^2\) (जो मॉडल फिट का माप है) निकाला था, अब हम अपने मॉडलों का रूट मीन स्क्वेयर्ड एरर (RMSE) निकालेंगे, जो प्रेडिक्टिव एरर मापने का एक प्रचलित उपाय है. चलिए उस मॉडल का उपयोग करते हैं जिसमें price, size और bedrooms की संख्या का फंक्शन है.
यह मॉडल आपके वर्कस्पेस में model_price_2 नाम से उपलब्ध है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Tidyverse में डेटा के साथ Modeling
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Get all residuals, square them, and take mean
get_regression_points(model_price_2) %>%
mutate(sq_residuals = ___) %>%
summarize(mse = ___(sq_residuals))