Obliczanie MSE i RMSE modelu
Podobnie jak wcześniej z \(R^2\), który jest miarą dopasowania modelu, obliczmy teraz pierwiastek błędu średniokwadratowego (RMSE) naszych modeli – to powszechnie stosowana miara błędu predykcji. Skorzystamy z modelu ceny jako funkcji powierzchni i liczby sypialni.
Model jest dostępny w twoim środowisku pracy jako model_price_2.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Modelowanie danych w Tidyverse
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Get all residuals, square them, and take mean
get_regression_points(model_price_2) %>%
mutate(sq_residuals = ___) %>%
summarize(mse = ___(sq_residuals))