Metrici de performanță ale modelului

Evaluarea rezultatelor modelului este un pas important în procesul de modelare. Această evaluare trebuie realizată pe setul de date de testare, pentru a vedea cât de bine generalizează modelul pe date noi.

În exercițiul anterior, ai antrenat un model de regresie liniară pentru a prezice selling_price folosind home_age și sqft_living ca variabile predictor. Ai creat apoi tibble-ul home_test_results aplicând modelul antrenat pe datele home_test.

În acest exercițiu, vei calcula metricile RMSE și R pătrat folosind rezultatele din home_test_results.

Tibble-ul home_test_results a fost încărcat în sesiunea ta.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modelare cu tidymodels în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Execută primele două linii de cod, care afișează home_test_results. Acest tibble conține prețurile reale și cele prezise pentru locuințele din setul de date home_test.
Folosind home_test_results, calculează metricile RMSE și R pătrat.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Print home_test_results
home_test_results

# Calculate the RMSE metric
home_test_results %>% 
  ___(___, ___)

# Calculate the R squared metric
home_test_results %>% 
  ___(___, ___)

Editează și rulează codul