ПочатиПочніть безкоштовно

Порівняння RMSE та кореня середньоквадратичної відносної помилки

У цій вправі ви покажете, що логарифмування грошового виходу перед моделюванням покращує середню відносну помилку (але збільшує RMSE) порівняно з безпосереднім моделюванням грошового виходу. Ви порівняєте результати model.log з попередньої вправи з моделлю (model.abs), яка напряму апроксимує дохід.

Набори даних income_train і income_test уже завантажені, разом із вашою моделлю model.log.

Також доступно:

  • model.abs: модель, що безпосередньо підганяє дохід до вхідних змінних за формулою

    Income2005 ~ Arith + Word + Parag + Math + AFQT

Ця вправа є частиною курсу

Кероване навчання в R: регресія

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Заповніть пропуски, щоб додати прогнозні значення з моделей до income_test.
    • Не забудьте взяти експоненту від прогнозів model.log, щоб скасувати логарифмічне перетворення!
  • Заповніть пропуски, щоб виконати pivot_longer() для прогнозів і обчислити залишки та відносну помилку.
  • Заповніть пропуски, щоб обчислити RMSE і відносний RMSE для прогнозів.
    • У якої моделі більша абсолютна помилка? Більша відносна помилка?

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# fmla.abs is available
fmla.abs

# model.abs is available
summary(model.abs)

# Add predictions to the test set
income_test <- income_test %>%
  mutate(pred.absmodel = ___(___, income_test),        # predictions from model.abs
         pred.logmodel = ___(___(___, income_test)))   # predictions from model.log

# pivot_longer the predictions and calculate residuals and relative error
income_long <- income_test %>% 
  pivot_longer(names_to = 'modeltype', values_to = 'pred', cols=c('pred.absmodel', 'pred.logmodel')) %>%
  mutate(residual = ___,   # residuals
         relerr   = ___)   # relative error

# Calculate RMSE and relative RMSE and compare
income_long %>% 
  group_by(modeltype) %>%      # group by modeltype
  summarize(rmse     = ___,    # RMSE
            rmse.rel = ___)    # Root mean squared relative error
Редагувати та запускати код