Evaluează modelul xgboost pentru închirierea de biciclete

În acest exercițiu, vei evalua modelul de gradient boosting bike_model_xgb pe care l-ai antrenat în exercițiul anterior, folosind datele din luna august. Vei compara RMSE-ul acestui model pentru august cu RMSE-ul modelelor anterioare pe care le-ai construit.

Setul de date bikesAugust a fost preîncărcat. Ai realizat deja predicții folosind modelul xgboost; acestea se află în coloana pred.

Acest exercițiu face parte din cursul

Învățare supervizată în R: Regresia

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Completează spațiile libere pentru a calcula RMSE-ul predicțiilor.
- Cum se compară cu RMSE-ul din modelul Poisson (aprox. 112,6) și cel din modelul random forest (aprox. 96,7)?

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# bikesAugust is available
str(bikesAugust)

# Calculate RMSE
bikesAugust %>%
  mutate(residuals = cnt - pred) %>%
  summarize(rmse = ___(___(___)))

Editează și rulează codul