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xgboost बाइक रेंटल मॉडल का मूल्यांकन करें

इस अभ्यास में, आप अगस्त महीने के डेटा का उपयोग करके पिछले अभ्यास में फिट किए गए gradient boosting मॉडल bike_model_xgb का मूल्यांकन करेंगे. आप अगस्त के लिए इस मॉडल के RMSE की तुलना उन पिछले मॉडलों के RMSE से करेंगे, जिन्हें आपने बनाया था.

डेटासेट bikesAugust पहले से लोड है. आपने xgboost मॉडल का उपयोग करके पहले ही प्रेडिक्शंस बना लिए हैं; वे pred कॉलम में हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Supervised Learning: Regression

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • प्रेडिक्शंस का RMSE निकालने के लिए खाली जगहें भरें.
    • यह poisson मॉडल (लगभग 112.6) और random forest मॉडल (लगभग 96.7) के RMSE से कैसे तुलना करता है?

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# bikesAugust is available
str(bikesAugust)

# Calculate RMSE
bikesAugust %>%
  mutate(residuals = cnt - pred) %>%
  summarize(rmse = ___(___(___)))
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