Calculează RMSE

În acest exercițiu, vei calcula RMSE-ul modelului tău pentru șomaj. În exercițiile de cod anterioare, ai adăugat două coloane la setul de date unemployment:

predicțiile modelului (coloana predictions)
reziduurile dintre predicții și valorile reale (coloana residuals)

Poți calcula RMSE dintr-un vector de reziduuri, $res$, astfel:

$$ RMSE = \sqrt{\operatorname{mean}(res^2)} $$

Vrei ca RMSE să fie cât mai mic. Dar cât de mic înseamnă „mic"? O euristică utilă este să compari RMSE cu abaterea standard a variabilei de ieșire. În cazul unui model bun, RMSE ar trebui să fie mai mic decât aceasta.

Dataframe-ul unemployment a fost deja încărcat pentru tine.

Acest exercițiu face parte din cursul

Învățare supervizată în R: Regresia

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Examinează datele unemployment din exercițiul anterior.
Pentru comoditate, atribuie coloana residuals din unemployment variabilei res.
Calculează RMSE: ridică res la pătrat, calculează media și apoi extrage radicalul. Atribuie rezultatul variabilei rmse și afișeaz-o.
- Sfat: poți face asta într-un singur pas, înfășurând atribuirea în paranteze: (rmse <- ___)
Calculează abaterea standard a variabilei female_unemployment și atribuie-o variabilei sd_unemployment. Afișeaz-o. Cum se compară RMSE-ul modelului cu abaterea standard a datelor?

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Print a summary of unemployment
summary(unemployment)

# For convenience put the residuals in the variable res
res <- ___

# Calculate RMSE, assign it to the variable rmse and print it
(rmse <- ___)

# Calculate the standard deviation of female_unemployment and print it
(sd_unemployment <- ___)

Editează și rulează codul