평가 준비하기

모델의 검증(validate) 성능을 측정하려면, 검증 세트의 관측값에 대해 예측된 life_expectancy 값과 실제 기록된 값을 비교해야 합니다. 여기서는 각 파티션에 대해 이 두 벡터를 준비합니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Tidyverse로 배우는 Machine Learning

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연습 안내

검증 데이터 프레임에서 실제 life_expectancy 값을 추출하여 validate_actual 열에 저장하세요.
map2()와 predict() 함수를 사용해 각 검증 파티션의 life_expectancy를 예측하고, 결과를 validate_predicted 열에 저장하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

cv_prep_lm <- cv_models_lm %>% 
  mutate(
    # Extract the recorded life expectancy for the records in the validate data frames
    validate_actual = map(validate, ~.x$___),
    # Predict life expectancy for each validate set using its corresponding model
    validate_predicted = map2(.x = model, .y = validate, ~___(.x, .y))
  )

코드 편집 및 실행