회귀 평가
test_set과 이전 연습 문제에서 만든 model 객체가 작업 환경에 준비되어 있습니다.
예측의 정확도를 하나의 수치로 제시하면 유용해요. 이렇게 하면 여러 모델을 쉽게 비교하고 현재 또는 잠재적 고용주에게 성과를 보여 줄 수 있습니다.
회귀 모델을 평가할 때 Root Mean Squared Error와 Mean Absolute Error를 널리 사용합니다. 정의식은 다음과 같아요:
\(RMSE = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2}\)
\(MAE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} |y_i - \hat{y}_i|\)
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 연습하는 통계 면접 질문
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Assign Hwt from the test set to y
___ <- test_set$___
# Predict Hwt on the test set
___ <- ___(model, newdata = ___)
# Derive the test set's size
___ <- nrow(___)