BaşlayınÜcretsiz başlayın

RMSE'yi hesapla

Bu egzersizde, işsizlik modelinin RMSE'sini hesaplayacaksın. Önceki kodlama egzersizlerinde, unemployment veri kümesine iki sütun ekledin:

  • modelin tahminleri (predictions sütunu)
  • tahminlerle gerçek değer arasındaki artıklar (residuals sütunu)

Artıklar vektöründen, \(res\), RMSE'yi şöyle hesaplayabilirsin:

$$ RMSE = \sqrt{\operatorname{mean}(res^2)} $$

RMSE'nin küçük olmasını istersin. Peki "küçük" ne kadar küçük? Bir sezgisel yaklaşım, RMSE'yi çıktının (outcome) standart sapmasıyla karşılaştırmaktır. İyi bir modelde RMSE daha küçük olmalıdır.

unemployment veri çerçevesi senin için yüklendi.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R'de Supervised Learning: Regresyon

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Önceki egzersizden unemployment verisini gözden geçir.
  • Kolaylık olması için, unemployment içindeki residuals sütununu res değişkenine ata.
  • RMSE'yi hesapla: res'i kare al, ortalamasını al, sonra karekökünü al. Bunu rmse değişkenine ata ve yazdır.
    • İpucu: Atamayı parantez içine alarak tek adımda yapabilirsin: (rmse <- ___)
  • female_unemployment değişkeninin standart sapmasını hesapla ve sd_unemployment değişkenine ata. Yazdır. Modelin rmse değeri, verinin standart sapmasıyla nasıl karşılaşıyor?

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Print a summary of unemployment
summary(unemployment)

# For convenience put the residuals in the variable res
res <- ___

# Calculate RMSE, assign it to the variable rmse and print it
(rmse <- ___)

# Calculate the standard deviation of female_unemployment and print it
(sd_unemployment <- ___)
Kodu Düzenle ve Çalıştır