モデルの評価指標
モデル結果の評価は、モデリング工程で重要なステップです。モデル評価はテストデータセットで行い、モデルが新しいデータセットにどの程度汎化できるかを確認します。
前の演習では、home_age と sqft_living を説明変数として、selling_price を予測する線形回帰モデルを学習しました。その後、学習済みモデルを home_test データに適用して、home_test_results テーブル（tibble）を作成しました。
この演習では、home_test_results を使って RMSE と R 二乗（R squared）の指標を計算します。
home_test_results テーブルはセッションに読み込まれています。
この演習はコースの一部です
R での tidymodels によるモデリング
演習の手順
- 最初の2行のコードを実行して、
home_test_resultsを表示します。このテーブルには、home_testデータセットにおける実際の住宅売買価格と予測値が含まれています。 home_test_resultsを使って、RMSE と R 二乗（R squared）の指標を計算します。
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。
# Print home_test_results
home_test_results
# Calculate the RMSE metric
home_test_results %>%
___(___, ___)
# Calculate the R squared metric
home_test_results %>%
___(___, ___)