Modelprestaties meten
Het beoordelen van modelresultaten is een belangrijke stap in het modelleerproces. Modellevaluatie moet worden gedaan op de testgegevensset om te zien hoe goed een model generaliseert naar nieuwe gegevenssets.
In de vorige oefening heb je een lineair regressiemodel getraind om selling_price te voorspellen met home_age en sqft_living als voorspellende variabelen. Daarna heb je de tibble home_test_results gemaakt door je getrainde model toe te passen op de home_test-gegevens.
In deze oefening bereken je de RMSE- en R-squared-metrieken met je resultaten in home_test_results.
De tibble home_test_results is in je sessie geladen.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Modelleren met tidymodels in R
Oefeninstructies
- Voer de eerste twee codelijnen uit die
home_test_resultsafdrukken. Deze tibble bevat de werkelijke en voorspelde verkoopprijzen van huizen in dehome_test-gegevensset. - Bereken met
home_test_resultsde RMSE- en R-squared-metrieken.
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Print home_test_results
home_test_results
# Calculate the RMSE metric
home_test_results %>%
___(___, ___)
# Calculate the R squared metric
home_test_results %>%
___(___, ___)