Розрахуйте RMSE на тестовій вибірці вручну
Тепер, коли у вас є передбачення для тестової вибірки, ви можете використати їх, щоб обчислити метрику похибки (у цьому разі RMSE) на тестовій вибірці й побачити, як модель працює на даних поза тренуванням, на відміну від першої вправи, де ви оцінювали її на тренуванні. Спершу ви обчислите похибки між передбаченими цінами на діаманти та фактичними цінами, віднявши передбачення від реальних значень.
Коли маєте вектор похибок, обчислити RMSE просто: піднесіть його до квадрата, знайдіть середнє, а потім добудьте квадратний корінь:
sqrt(mean(error^2))
Ця вправа є частиною курсу
Machine Learning з пакетом caret в R
Інструкції до вправи
test, model і p завантажено у ваш простір роботи.
- Обчисліть похибку між передбаченнями на тестовій вибірці та фактичними цінами на діаманти в тестовій вибірці. Назвіть це
error. - Обчисліть RMSE, використавши цей вектор похибок, і просто виведіть результат у консоль.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Compute errors: error
# Calculate RMSE