1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. Modelowanie z tidymodels w R
Connected

演習

Metryki oceny modelu

Ocena wyników modelu to ważny krok w procesie modelowania. Należy przeprowadzać ją na zbiorze testowym – dzięki temu można sprawdzić, jak dobrze model poradzi sobie z nowymi danymi.

W poprzednim ćwiczeniu wytrenowano model regresji liniowej do przewidywania wartości selling_price na podstawie zmiennych home_age i sqft_living. Następnie utworzono tabelę home_test_results, stosując wytrenowany model do danych home_test.

W tym ćwiczeniu obliczysz metryki RMSE oraz R-kwadrat na podstawie wyników zawartych w home_test_results.

Tabela home_test_results została wczytana do twojej sesji.

指示

100 XP
  • Uruchom pierwsze dwie linie kodu, które wyświetlają tabelę home_test_results. Zawiera ona rzeczywiste i przewidywane ceny sprzedaży domów ze zbioru home_test.
  • Korzystając z home_test_results, oblicz metryki RMSE oraz R-kwadrat.