Beräkna RMSE
I den här övningen beräknar du RMSE för din arbetslöshetsmodell. I de föregående kodövningarna
lade du till två kolumner i datamängden unemployment:
- modellens förutsägelser (kolumnen
predictions) - residualerna mellan förutsägelserna och utfallet (kolumnen
residuals)
Du kan beräkna RMSE från en vektor av residualer, \(res\), enligt:
$$ RMSE = \sqrt{\operatorname{mean}(res^2)} $$
Du vill att RMSE ska vara litet. Men vad räknas som "litet"? En tumregel är att jämföra RMSE med standardavvikelsen för utfallet. Med en bra modell bör RMSE vara lägre.
Dataramen unemployment har redan laddats in åt dig.
Den här övningen är en del av kursen
Övervakad inlärning i R: Regression
Övningsinstruktioner
- Granska datamängden
unemploymentfrån föregående övning. - Tilldela kolumnen
residualsfrånunemploymenttill variabelnresför enklare hantering. - Beräkna RMSE: kvadrera
res, ta medelvärdet och dra sedan kvadratroten. Tilldela resultatet till variabelnrmseoch skriv ut det.- Tips: du kan göra detta i ett steg genom att omge tilldelningen med parenteser:
(rmse <- ___)
- Tips: du kan göra detta i ett steg genom att omge tilldelningen med parenteser:
- Beräkna standardavvikelsen för
female_unemploymentoch tilldela den till variabelnsd_unemployment. Skriv ut den. Hur förhåller sig modellens RMSE till standardavvikelsen för datan?
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# 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 <- ___)