Bir random forest modeli değerlendir

Doğrusal regresyon modeline benzer şekilde, random forest modelinin performansını değerlendirmek için MAE metriğini kullanacaksın.

Bu egzersiz

Tidyverse ile Machine Learning

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

Doğrulama verileri için gerçek ve tahmin edilen değerleri karşılaştırarak MAE'yi hesapla ve validate_mae sütununa ata.
validate_mae sütununu yazdır (nasıl değiştiklerine dikkat et).
Bu sütunun ortalamasını hesapla.

Not: Doğrulama fold'una ait gerçek değerler (validate_actual) zaten cv_data veri çerçevene eklendi.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

library(ranger)

# Calculate validate MAE for each fold
cv_eval_rf <- cv_prep_rf %>% 
  mutate(validate_mae = map2_dbl(___, ___, ~mae(actual = .x, predicted = .y)))

# Print the validate_mae column
___

# Calculate the mean of validate_mae column
___

Kodu Düzenle ve Çalıştır