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))
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ caret を使った Machine Learning
演習の手順
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。
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。
# Compute errors: error
# Calculate RMSE