Evaluarea regresiei
Obiectele test_set și model derivate în exercițiul anterior sunt disponibile în mediul tău de lucru.
Este util să exprimi acuratețea predicțiilor printr-un singur număr. Astfel, poți compara cu ușurință mai multe modele și poți prezenta progresul angajatorului actual sau viitor.
Root Mean Squared Error și Mean Absolute Error sunt folosite pe scară largă pentru evaluarea modelelor de regresie. Formulele lor sunt:
\(RMSE = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2}\)
\(MAE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} |y_i - \hat{y}_i|\)
Acest exercițiu face parte din cursul
Exersarea întrebărilor de interviu la statistică în R
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Assign Hwt from the test set to y
___ <- test_set$___
# Predict Hwt on the test set
___ <- ___(model, newdata = ___)
# Derive the test set's size
___ <- nrow(___)