Metrik kinerja model
Mengevaluasi hasil model adalah langkah penting dalam proses pemodelan. Evaluasi model harus dilakukan pada himpunan data uji untuk melihat seberapa baik sebuah model akan menggeneralisasi ke himpunan data baru.
Pada latihan sebelumnya, Anda melatih model regresi linear untuk memprediksi selling_price dengan menggunakan home_age dan sqft_living sebagai variabel prediktor. Anda kemudian membuat tibble home_test_results dengan menggunakan model terlatih pada data home_test.
Pada latihan ini, Anda akan menghitung metrik RMSE dan R squared menggunakan hasil pada home_test_results.
Tibble home_test_results telah dimuat ke sesi Anda.
Latihan ini adalah bagian dari kursus
Pemodelan dengan tidymodels di R
Petunjuk latihan
- Jalankan dua baris kode pertama yang mencetak
home_test_results. Tibble ini berisi harga jual rumah aktual dan terprediksi dalam himpunan datahome_test. - Dengan menggunakan
home_test_results, hitung metrik RMSE dan R squared.
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
# Print home_test_results
home_test_results
# Calculate the RMSE metric
home_test_results %>%
___(___, ___)
# Calculate the R squared metric
home_test_results %>%
___(___, ___)