xgboost 자전거 대여 모델 평가하기
이 연습 문제에서는 이전 연습 문제에서 적합한 gradient boosting 모델 bike_model_xgb를 8월 데이터로 평가합니다.
이 모델의 8월 RMSE를 지금까지 만든 다른 모델들의 RMSE와 비교해 보세요.
데이터셋 bikesAugust는 미리 로드되어 있습니다. 이미 xgboost 모델로 예측을 수행했으며, 예측값은 pred 열에 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 하는 Supervised Learning: 회귀
연습 안내
- 빈칸을 채워 예측값의 RMSE를 계산하세요.
- 포아송 모델(약 112.6)과 랜덤 포레스트 모델(약 96.7)의 RMSE와 비교하면 어떤가요?
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# bikesAugust is available
str(bikesAugust)
# Calculate RMSE
bikesAugust %>%
mutate(residuals = cnt - pred) %>%
summarize(rmse = ___(___(___)))