Métricas de desempenho do modelo
Avaliar os resultados do modelo é uma etapa importante no processo de modelagem. A avaliação do modelo deve ser feita no conjunto de teste para verificar o quão bem ele generaliza para novos conjuntos de dados.
No exercício anterior, você treinou um modelo de regressão linear para prever selling_price usando home_age e sqft_living como variáveis preditoras. Em seguida, você criou o tibble home_test_results aplicando o modelo treinado aos dados de home_test.
Neste exercício, você vai calcular as métricas RMSE e R-quadrado usando seus resultados em home_test_results.
O tibble home_test_results já foi carregado na sua sessão.
Este exercício faz parte do curso
Modelagem com tidymodels em R
Instruções do exercício
- Execute as duas primeiras linhas de código, que imprimem
home_test_results. Esse tibble contém os preços reais e previstos de venda das casas no conjuntohome_test. - Usando
home_test_results, calcule as métricas RMSE e R-quadrado.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Print home_test_results
home_test_results
# Calculate the RMSE metric
home_test_results %>%
___(___, ___)
# Calculate the R squared metric
home_test_results %>%
___(___, ___)