Aan de slagBegin gratis

Evalueer het xgboost-model voor fietsverhuur

In deze oefening evalueer je het gradient boosting-model bike_model_xgb dat je in de vorige oefening hebt getraind, met gegevens uit de maand augustus. Je vergelijkt de RMSE van dit model voor augustus met de RMSE van eerdere modellen die je hebt gebouwd.

De gegevensset bikesAugust is al ingeladen. Je hebt al voorspellingen gemaakt met het xgboost-model; die staan in de kolom pred.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Supervised Learning in R: Regressie

Bekijk cursus

Oefeninstructies

  • Vul de lege plekken in om de RMSE van de voorspellingen te berekenen.
    • Hoe verhoudt die zich tot de RMSE van het poisson-model (ca. 112,6) en het random forest-model (ca. 96,7)?

Interactieve oefening met praktijkervaring

Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.

# bikesAugust is available
str(bikesAugust)

# Calculate RMSE
bikesAugust %>%
  mutate(residuals = cnt - pred) %>%
  summarize(rmse = ___(___(___)))
Code bewerken en uitvoeren