Сравнение RMSE двух моделей
Как вы уже делали с помощью суммы квадратов остатков и \(R^2\), давайте снова оценим и сравним качество двух моделей — на этот раз с использованием среднеквадратичной ошибки (RMSE). Обратите внимание, что RMSE чаще применяется в задачах прогнозирования, чем в объяснительных моделях.
model_price_2 и model_price_4 доступны в вашем рабочем пространстве.
Это упражнение является частью курса
Моделирование данных в Tidyverse
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# MSE and RMSE for model_price_2
get_regression_points(model_price_2) %>%
mutate(sq_residuals = residual^2) %>%
summarize(mse = mean(sq_residuals), rmse = sqrt(mean(sq_residuals)))
# MSE and RMSE for model_price_4
___