Değerlendirmeye hazırlık

Modellerinin validate performansını ölçmek için, validate kümesindeki gözlemler için tahmin edilen life_expectancy değerlerini kaydedilmiş gerçek değerlerle karşılaştırman gerekir. Burada her bölümleme için bu iki vektörü hazırlayacaksın.

Bu egzersiz

Tidyverse ile Machine Learning

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

Gerçek life_expectancy değerlerini validate veri çerçevelerinden çıkar ve bunları validate_actual sütununda sakla.
Her validate bölümlemesi için map2() ve predict() işlevlerini kullanarak life_expectancy tahminlerini üret ve validate_predicted sütununa yaz.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

cv_prep_lm <- cv_models_lm %>% 
  mutate(
    # Extract the recorded life expectancy for the records in the validate data frames
    validate_actual = map(validate, ~.x$___),
    # Predict life expectancy for each validate set using its corresponding model
    validate_predicted = map2(.x = model, .y = validate, ~___(.x, .y))
  )

Kodu Düzenle ve Çalıştır