Обчисліть RMSE

У цій вправі ви обчислите RMSE для вашої моделі безробіття. У попередніх завданнях з кодування ви додали до набору даних unemployment два стовпці:

передбачення моделі (стовпець predictions)
залишки між передбаченнями та фактичним значенням (стовпець residuals)

Ви можете обчислити RMSE з вектора залишків $res$ так:

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

Бажано, щоб RMSE було малим. Наскільки «мале» — це мало? Один евристичний підхід — порівняти RMSE зі стандартним відхиленням цільової змінної. Для хорошої моделі RMSE має бути меншим.

Датафрейм unemployment уже завантажено для вас.

Ця вправа є частиною курсу

Кероване навчання в R: регресія

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Перегляньте дані unemployment з попередньої вправи.
Для зручності присвойте стовпець residuals з unemployment змінній res.
Обчисліть RMSE: піднесіть res до квадрата, знайдіть середнє, а потім добудьте квадратний корінь. Присвойте результат змінній rmse і виведіть його.
- Порада: це можна зробити за один крок, обгорнувши присвоєння в дужки: (rmse <- ___)
Обчисліть стандартне відхилення female_unemployment і присвойте його змінній sd_unemployment. Виведіть його. Як RMSE моделі порівнюється зі стандартним відхиленням даних?

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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 <- ___)

Редагувати та запускати код