1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Кероване навчання в R: регресія
Connected

Вправа

Перетворення вхідних даних: «клюшка для хокею» (2)

У попередній вправі ви побачили, що квадратична модель, імовірно, ліпше відповідає даним houseprice, ніж лінійна. У цій вправі ви перевірите, чи справді квадратична модель працює краще на позавибіркових даних. Оскільки цей набір даних невеликий, ви використаєте крос-валідацію. Квадратична формула fmla_sqr, яку ви створили в попередній вправі, і датафрейм houseprice доступні для використання.

Для порівняння зразок коду обчислить передбачення крос-валідації для лінійної моделі price ~ size.

Інструкції

100 XP
  • Скористайтеся kWayCrossValidation() і створіть план розбиття для 3-фолд крос-валідації.
    • Третій і четвертий аргументи функції можна встановити у NULL.
  • Перегляньте й запустіть зразок коду, щоб отримати 3-фолд передбачення крос-валідації для моделі price ~ size і додати їх у стовпець pred_lin.
  • Отримайте крос-валідаційні передбачення для ціни як функції квадрата розміру. Запишіть їх у стовпець pred_sqr.
    • Зразок коду показує процедуру.
    • Можете використати створений вами план розбиття.
  • Заповніть пропуски, щоб розгорнути передбачення та обчислити залишки.
  • Заповніть пропуски, щоб порівняти RMSE для двох моделей. Яка з них дає ліпшу відповідність?