Bir random forest modeli değerlendir
Doğrusal regresyon modeline benzer şekilde, random forest modelinin performansını değerlendirmek için MAE metriğini kullanacaksın.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Tidyverse ile Machine Learning
Egzersiz talimatları
- Doğrulama verileri için gerçek ve tahmin edilen değerleri karşılaştırarak MAE'yi hesapla ve
validate_maesütununa ata. validate_maesütununu 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 etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
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
___