Ręczne obliczenie RMSE na zbiorze testowym
Masz już prognozy na zbiorze testowym – czas wykorzystać je do obliczenia miary błędu (w tym przypadku RMSE) i sprawdzić, jak model radzi sobie poza próbą treningową, a nie tak jak w pierwszym ćwiczeniu – na danych, na których był uczony.
Zacznij od obliczenia błędów między przewidywanymi a rzeczywistymi cenami diamentów, odejmując prognozy od wartości rzeczywistych.
Gdy masz już wektor błędów, obliczenie RMSE jest proste – podnieś wartości do kwadratu, oblicz średnią, a następnie wyciągnij pierwiastek kwadratowy:
sqrt(mean(error^2))
To ćwiczenie jest częścią kursu
Uczenie maszynowe z caret w R
Instrukcje do ćwiczenia
test, model i p są wczytane do twojego środowiska pracy.
- Oblicz błąd między prognozami na zbiorze testowym a rzeczywistymi cenami diamentów w tym zbiorze. Przypisz wynik do zmiennej
error. - Oblicz RMSE, korzystając z tego wektora błędów, i wyświetl wynik w konsoli.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Compute errors: error
# Calculate RMSE