Porównanie RMSE dwóch modeli
Podobnie jak w przypadku sumy kwadratów reszt i \(R^2\), oceń i porównaj jakość dwóch modeli za pomocą pierwiastka błędu średniokwadratowego (RMSE). Warto pamiętać, że RMSE jest częściej stosowane w kontekście predykcyjnym niż wyjaśniającym.
model_price_2 i model_price_4 są dostępne w twoim środowisku roboczym.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Modelowanie danych w Tidyverse
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# MSE and RMSE for model_price_2
get_regression_points(model_price_2) %>%
mutate(sq_residuals = residual^2) %>%
summarize(mse = mean(sq_residuals), rmse = sqrt(mean(sq_residuals)))
# MSE and RMSE for model_price_4
___