Model performans metrikleri
Model sonuçlarını değerlendirmek, modelleme sürecinin önemli bir adımıdır. Model değerlendirmesi, bir modelin yeni veri kümelerine ne kadar iyi genelleştiğini görmek için test veri kümesi üzerinde yapılmalıdır.
Önceki egzersizde, selling_price değerini, yordayıcı değişkenler olarak home_age ve sqft_living kullanarak tahmin etmek için bir doğrusal regresyon modeli eğittin. Ardından, eğittiğin modeli home_test verileri üzerinde kullanarak home_test_results tibble'ını oluşturdun.
Bu egzersizde, home_test_results içindeki sonuçları kullanarak RMSE ve R kare metriklerini hesaplayacaksın.
home_test_results tibble'ı oturumuna yüklendi.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R'de tidymodels ile Modelleme
Egzersiz talimatları
home_test_resultsdeğerini yazdıran ilk iki kod satırını çalıştır. Bu tibble,home_testveri kümesindeki gerçek ve tahmin edilen konut satış fiyatlarını içerir.home_test_results'ı kullanarak RMSE ve R kare metriklerini hesapla.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Print home_test_results
home_test_results
# Calculate the RMSE metric
home_test_results %>%
___(___, ___)
# Calculate the R squared metric
home_test_results %>%
___(___, ___)