दो मॉडलों के RMSE की तुलना
जैसा आपने sum of squared residuals और \(R^2\) के साथ किया था, वैसा ही एक बार फिर root mean squared error (RMSE) का उपयोग करके अपने दोनों मॉडलों की गुणवत्ता को जाँचें और तुलना करें। ध्यान दें कि RMSE आमतौर पर explanatory सेटिंग्स की तुलना में predictive सेटिंग्स में ज़्यादा उपयोग होता है।
model_price_2 और model_price_4 आपके वर्कस्पेस में उपलब्ध हैं।
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।
# 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
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