Оцініть модель оренди велосипедів на xgboost
У цій вправі ви оціните модель градієнтного бустингу bike_model_xgb, яку ви навчали в попередній вправі, використовуючи дані за серпень.
Ви порівняєте RMSE цієї моделі за серпень із RMSE попередніх моделей, які ви будували.
Набір даних bikesAugust уже завантажено. Ви вже отримали передбачення за допомогою моделі xgboost; вони збережені в стовпці pred.
Ця вправа є частиною курсу
Кероване навчання в R: регресія
Інструкції до вправи
- Заповніть пропуски, щоб обчислити RMSE передбачень.
- Як він порівнюється з RMSE моделі Пуассона (прибл. 112,6) та моделі випадкового лісу (прибл. 96,7)?
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# bikesAugust is available
str(bikesAugust)
# Calculate RMSE
bikesAugust %>%
mutate(residuals = cnt - pred) %>%
summarize(rmse = ___(___(___)))