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演習

アウトオブサンプル性能

インサンプルの性能は、モデルが学習データをどれだけうまく表現できているかの手がかりになります。予測モデルでは、未知の新しいデータに対する性能、すなわち「アウトオブサンプル」性能を確認することも重要です。

この演習では、モデルのテストセットでの予測を MAE(平均絶対誤差)で確認します。

ワークスペースには、前の演習で作成して使用した model があらかじめ読み込まれています。

指示

100 XP
  • model を使ってアウトオブサンプルの final_grade を予測し、bind_cols() を用いてその予測値を chocolate_test に追加します。
  • yardstick の関数を使って平均絶対誤差を計算します。