Preparando para a avaliação
Para medir o desempenho de validate dos seus modelos, você precisa comparar os valores previstos de life_expectancy para as observações do conjunto de validação com os valores reais registrados. Aqui, você vai preparar ambos os vetores para cada partição.
Este exercicio faz parte do curso
Machine Learning no tidyverse
Instruções do exercicio
- Extraia os valores reais de
life_expectancydos data frames de validação e armazene-os na colunavalidate_actual. - Preveja
life_expectancypara cada partição de validação usando as funçõesmap2()epredict()na colunavalidate_predicted.
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
cv_prep_lm <- cv_models_lm %>%
mutate(
# Extract the recorded life expectancy for the records in the validate data frames
validate_actual = map(validate, ~.x$___),
# Predict life expectancy for each validate set using its corresponding model
validate_predicted = map2(.x = model, .y = validate, ~___(.x, .y))
)