Avaliar um modelo de random forest
Assim como no modelo de regressão linear, você vai usar a métrica MAE para avaliar o desempenho do modelo de random forest.
Este exercicio faz parte do curso
Machine Learning no tidyverse
Instruções do exercicio
- Calcule o MAE comparando os valores reais com os previstos para os dados de validação e atribua ao coluna
validate_mae. - Imprima a coluna
validate_mae(observe como eles variam). - Calcule a média dessa coluna.
Observação: Os valores reais do fold de validação (validate_actual) já foram adicionados ao seu data frame cv_data.
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
library(ranger)
# Calculate validate MAE for each fold
cv_eval_rf <- cv_prep_rf %>%
mutate(validate_mae = map2_dbl(___, ___, ~mae(actual = .x, predicted = .y)))
# Print the validate_mae column
___
# Calculate the mean of validate_mae column
___