Evaluează performanța modelului
Acum că ai atât valorile reale, cât și pe cele prezise pentru fiecare fold, le poți compara pentru a măsura performanța.
Pentru acest model de regresie, vei calcula Eroarea Absolută Medie (MAE) dintre cei doi vectori. Această valoare îți arată diferența medie dintre valorile reale și cele prezise.
Acest exercițiu face parte din cursul
Machine Learning în Tidyverse
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Calculează MAE comparând valorile reale cu cele prezise pentru datele de validare și atribuie rezultatul coloanei
validate_mae. - Afișează coloana
validate_mae(observă cum variază valorile). - Calculează media acestei coloane.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
library(Metrics)
# Calculate the mean absolute error for each validate fold
cv_eval_lm <- cv_prep_lm %>%
mutate(validate_mae = map2_dbl(___, ___, ~mae(actual = .x, predicted = .y)))
# Print the validate_mae column
cv_eval_lm$___
# Calculate the mean of validate_mae column
___