RMSE pe datele de antrenament pentru regresia liniară pe setul diamonds

Așa cum ai văzut în video, cursul include setul de date diamonds – un set clasic din pachetul ggplot2. Acesta conține atribute fizice ale diamantelor, precum și prețul la care au fost vândute. O provocare interesantă de modelare este predicția prețului unui diamant pe baza atributelor sale, folosind, de exemplu, o regresie liniară.

Amintește-ți că pentru a antrena o regresie liniară folosești funcția lm() în formatul următor:

mod <- lm(y ~ x, my_data)

Pentru a face predicții cu mod pe datele originale, apelezi funcția predict():

pred <- predict(mod, my_data)

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning cu caret în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Antrenează un model liniar pe setul de date diamonds care să prezică price folosind toate celelalte variabile ca predictori (adică price ~ .). Salvează rezultatul în model.
Folosește model pentru a face predicții pe întregul set de date original și salvează rezultatul în p.
Calculează erorile folosind formula \(errors = predicted - actual\). Salvează rezultatul în error.
Calculează RMSE folosind formula din video și afișează-l în consolă.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Fit lm model: model


# Predict on full data: p


# Compute errors: error


# Calculate RMSE

Editează și rulează codul