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샘플 외 성능

샘플 내 성능은 모델이 학습한 데이터의 패턴을 얼마나 잘 포착했는지 알려 줍니다. 예측 모델에서는 새로운, 보지 못한 데이터에 대한 성능, 즉 샘플 외(out-of-sample) 성능을 확인하는 것도 중요해요.

이 연습 문제에서는 MAE(mean absolute error, 평균 절대 오차)를 사용해 모델의 테스트 세트 예측을 확인하겠습니다.

작업 공간에는 이전 연습에서 만들고 사용했던 model이 다시 미리 로드되어 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 배우는 트리 기반 Machine Learning

강의 보기

연습 안내

  • model을 사용해 샘플 외 final_grade를 예측하고, bind_cols()로 예측값을 chocolate_test에 추가하세요.
  • yardstick 함수를 사용해 평균 절대 오차를 계산하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Predict ratings on test set and add true grades
test_enriched <- predict(__, new_data = ___) %>%
    bind_cols(___)
    
# Compute the mean absolute error using one single function
___(___,
    ___,
    ___)
코드 편집 및 실행