Оценка модели xgboost для аренды велосипедов
В этом упражнении вы оцените модель градиентного бустинга bike_model_xgb, обученную в предыдущем упражнении, используя данные за август.
Вы сравните значение RMSE этой модели для августа со значениями RMSE предыдущих моделей.
Набор данных bikesAugust уже загружен. Прогнозы с помощью модели xgboost уже получены и находятся в столбце pred.
Это упражнение является частью курса
Обучение с учителем в R: регрессия
Инструкции к упражнению
- Заполните пропуски, чтобы вычислить RMSE прогнозов.
- Как это значение соотносится с RMSE модели Пуассона (около 112,6) и модели случайного леса (около 96,7)?
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# bikesAugust is available
str(bikesAugust)
# Calculate RMSE
bikesAugust %>%
mutate(residuals = cnt - pred) %>%
summarize(rmse = ___(___(___)))