1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. Rで学ぶ caret を使った Machine Learning
Connected

演習

テストセットのRMSEを手計算で求める

テストセットに対する予測が得られたので、これらの予測を使ってテストセット上の誤差指標（ここではRMSE）を計算し、最初の演習で行った学習データ内の評価ではなく、データ外でのモデルの性能を確認します。まず、予測したダイヤモンド価格と実際のダイヤモンド価格の差を取り、予測から実測値を引いて誤差を計算します。

誤差ベクトルがあれば、RMSEの計算は二乗して、平均を取り、平方根を取るだけです。

sqrt(mean(error^2))

指示

100 XP

test、model、p はワークスペースに読み込まれています。

  • テストセットでの予測と、テストセットの実際のダイヤモンド価格との誤差を計算し、error という名前のオブジェクトに保存します。
  • この誤差ベクトルを使ってRMSEを計算し、結果だけをコンソールに出力します。