1. เรียนรู้
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. R で学ぶ統計面接対策
Connected

Exercises

回帰モデルの評価

前の演習で作成した test_set と model オブジェクトは、環境内で利用できます。

予測の精度を1つの数値で示せると便利です。そうすれば複数のモデルを簡単に比較でき、現在や将来の雇用主に進捗を示せます。

回帰モデルの評価には、Root Mean Squared Error（二乗平均平方根誤差、RMSE）と Mean Absolute Error（平均絶対誤差、MAE）が広く使われます。式を思い出しましょう。

\(RMSE = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2}\)

\(MAE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} |y_i - \hat{y}_i|\)

คำแนะนำ 1 / 2

undefined XP
    1
    2
  • テストセットの Hwt 変数を y に代入します。
  • テストセットを使って予測値を計算し、y_hat に代入します。
  • テストセットの行数を n に代入します。