Model performansını değerlendir
Artık her bir katın gerçek ve tahmin edilen değerlerine sahip olduğuna göre, performansı ölçmek için bunları karşılaştırabilirsin.
Bu regresyon modelinde, iki vektör arasındaki Ortalama Mutlak Hata (MAE) değerini ölçeceksin. Bu değer, gerçek ve tahmin edilen değerler arasındaki ortalama farkı gösterir.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Tidyverse ile Machine Learning
Egzersiz talimatları
- Doğrulama verisi 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.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
library(Metrics)
# Calculate the mean absolute error for each validate fold
cv_eval_lm <- cv_prep_lm %>%
mutate(validate_mae = map2_dbl(___, ___, ~mae(actual = .x, predicted = .y)))
# Print the validate_mae column
cv_eval_lm$___
# Calculate the mean of validate_mae column
___