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diamonds 데이터에 대한 선형 회귀의 샘플 내 RMSE

영상에서 보셨듯이, 이 강의에는 ggplot2 패키지의 고전적인 diamonds 데이터셋이 포함되어 있어요. 이 데이터셋에는 다이아몬드의 물리적 속성과 실제 판매 가격이 들어 있습니다. 흥미로운 모델링 과제 중 하나는 선형 회귀 같은 방법을 사용해 이러한 속성으로 가격을 예측하는 일이에요.

선형 회귀를 적합하려면 다음 형식으로 lm() 함수를 사용합니다:

mod <- lm(y ~ x, my_data)

원본 데이터에 대해 mod로 예측하려면 predict() 함수를 호출합니다:

pred <- predict(mod, my_data)

이 연습은 강의의 일부입니다

R의 caret로 배우는 Machine Learning

강의 보기

연습 안내

  • diamonds 데이터셋에서 price를 다른 모든 변수를 예측 변수로 사용해 예측하는 선형 모델(즉, price ~ .)을 적합하세요. 결과를 model에 저장하세요.
  • 전체 원본 데이터셋에 대해 model을 사용해 예측하고, 결과를 p에 저장하세요.
  • \(errors = predicted - actual\) 공식을 사용해 오차를 계산하고, 결과를 error에 저장하세요.
  • 영상에서 배운 공식을 사용해 RMSE를 계산하고 콘솔에 출력하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Fit lm model: model


# Predict on full data: p


# Compute errors: error


# Calculate RMSE
코드 편집 및 실행