評価の準備
モデルの validate パフォーマンスを測定するには、validate セットの観測値に対する life_expectancy の予測値を、記録されている実測値と比較する必要があります。ここでは、各パーティションについてこの2つのベクトルを用意します。
この演習はコースの一部です
Tidyverse で学ぶ Machine Learning
演習の手順
- validate のデータフレームから実際の
life_expectancyを抽出し、validate_actual列に保存します。 map2()とpredict()関数を使って各 validate パーティションのlife_expectancyを予測し、validate_predicted列に保存します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
cv_prep_lm <- cv_models_lm %>%
mutate(
# Extract the recorded life expectancy for the records in the validate data frames
validate_actual = map(validate, ~.x$___),
# Predict life expectancy for each validate set using its corresponding model
validate_predicted = map2(.x = model, .y = validate, ~___(.x, .y))
)