1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Nadzorowane uczenie maszynowe w R: regresja
Connected

Ćwiczenie

Oblicz RMSE

W tym ćwiczeniu obliczysz RMSE swojego modelu bezrobocia. W poprzednich ćwiczeniach dodano do zbioru danych unemployment dwie kolumny:

  • predykcje modelu (kolumna predictions)
  • reszty między predykcjami a rzeczywistymi wartościami (kolumna residuals)

RMSE możesz obliczyć na podstawie wektora reszt \(res\) według wzoru:

$$ RMSE = \sqrt{\operatorname{mean}(res^2)} $$

Zależy ci na tym, żeby RMSE było jak najmniejsze. Ale co to znaczy „małe"? Jedna z heurystyk polega na porównaniu RMSE z odchyleniem standardowym zmiennej wynikowej. W przypadku dobrego modelu RMSE powinno być mniejsze.

Ramka danych unemployment jest już wczytana.

Instrukcje

100 XP
  • Przejrzyj dane unemployment z poprzedniego ćwiczenia.
  • Dla wygody przypisz kolumnę residuals z unemployment do zmiennej res.
  • Oblicz RMSE: podnieś res do kwadratu, oblicz średnią, a następnie wyciągnij pierwiastek kwadratowy. Przypisz wynik do zmiennej rmse i wyświetl go.
    • Wskazówka: możesz to zrobić w jednym kroku, ujmując przypisanie w nawiasy: (rmse <- ___)
  • Oblicz odchylenie standardowe zmiennej female_unemployment i przypisz je do zmiennej sd_unemployment. Wyświetl wynik. Jak RMSE modelu wypada na tle odchylenia standardowego danych?