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연습 문제

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:

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

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

지침 1/2

undefined XP
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    2
  • 테스트 세트에서 Hwt 변수를 가져와 y에 할당하세요.
  • 테스트 세트를 사용해 예측값을 계산하고 y_hat에 할당하세요.
  • 테스트 세트의 행 개수를 n에 할당하세요.