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RMSE और Root-Mean-Squared Relative Error की तुलना

इस अभ्यास में, आप दिखाएँगे कि मॉडलिंग से पहले किसी monetary आउटपुट पर log-transform लगाने से mean relative error बेहतर होता है (लेकिन RMSE बढ़ता है), बनिस्बत सीधे monetary आउटपुट को मॉडल करने के. आप पिछले अभ्यास के model.log के नतीजों की तुलना ऐसे मॉडल (model.abs) से करेंगे जो आय को सीधे फिट करता है.

income_train और income_test डेटासेट पहले से लोड हैं, साथ में आपका मॉडल model.log भी उपलब्ध है.

साथ ही उपलब्ध:

  • model.abs: एक मॉडल जो नीचे दिए फ़ॉर्मूला से इनपुट्स पर आय को सीधे फिट करता है

    Income2005 ~ Arith + Word + Parag + Math + AFQT

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Supervised Learning: Regression

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • खाली स्थान भरकर दोनों मॉडलों से मिलने वाली predictions को income_test में जोड़ें.
    • ध्यान रखें: model.log की predictions पर exponent लगाकर log transform को उल्टा करें!
  • खाली स्थान भरकर predictions को pivot_longer() करें और residuals व relative error निकालें.
  • खाली स्थान भरकर predictions के लिए RMSE और relative RMSE 계산 करें.
    • किस मॉडल का absolute error बड़ा है? किसका relative error बड़ा है?

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# fmla.abs is available
fmla.abs

# model.abs is available
summary(model.abs)

# Add predictions to the test set
income_test <- income_test %>%
  mutate(pred.absmodel = ___(___, income_test),        # predictions from model.abs
         pred.logmodel = ___(___(___, income_test)))   # predictions from model.log

# pivot_longer the predictions and calculate residuals and relative error
income_long <- income_test %>% 
  pivot_longer(names_to = 'modeltype', values_to = 'pred', cols=c('pred.absmodel', 'pred.logmodel')) %>%
  mutate(residual = ___,   # residuals
         relerr   = ___)   # relative error

# Calculate RMSE and relative RMSE and compare
income_long %>% 
  group_by(modeltype) %>%      # group by modeltype
  summarize(rmse     = ___,    # RMSE
            rmse.rel = ___)    # Root mean squared relative error
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