Confrontare l’RMSE di due modelli
Come hai fatto con la somma dei residui al quadrato e con l’\(R^2\), valutiamo e confrontiamo di nuovo la qualità dei due modelli usando la root mean squared error (RMSE). Nota che l’RMSE è usata più spesso in contesti predittivi che esplicativi.
model_price_2 e model_price_4 sono disponibili nel tuo workspace.
Questo esercizio fa parte del corso
Modellazione con i dati nel Tidyverse
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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
___