ÎncepețiÎncepe gratuit

Performanța out-of-sample

Performanța in-sample oferă informații despre cât de bine surprinde un model datele pe care le modelează. Pentru modelele predictive, este important să verifici și performanța pe date noi, nevăzute – adică performanța out-of-sample.

În acest exercițiu, vei verifica predicțiile pe setul de testare ale modelului tău folosind MAE (eroarea absolută medie).

În spațiul de lucru este încărcat din nou model-ul pe care l-ai construit și folosit în exercițiile anterioare.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning cu modele bazate pe arbori în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Folosește model pentru a prezice final_grade out-of-sample și adaugă predicțiile la chocolate_test folosind bind_cols().
  • Calculează eroarea absolută medie folosind o funcție din yardstick.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Predict ratings on test set and add true grades
test_enriched <- predict(__, new_data = ___) %>%
    bind_cols(___)
    
# Compute the mean absolute error using one single function
___(___,
    ___,
    ___)
Editează și rulează codul