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

Вправа

Оцініть модель за допомогою поділу на train/test

Тепер ви перевірите модель mpg_model на тестових даних mpg_test. Для зручності надано функції rmse() та r_squared() для обчислення RMSE і R‑квадрата:

rmse(predcol, ycol)
r_squared(predcol, ycol)

де:

  • predcol: прогнозовані значення
  • ycol: фактичний результат

Ви також побудуєте графік „прогнози проти результату".

Зазвичай модель працює краще на тренувальних даних, ніж на тестових (хоч інколи тестовій вибірці «щастить»). Невелика різниця в якості — нормально; якщо на тренуванні значно краще, це проблема.

Датафрейми mpg_train і mpg_test, модель mpg_model, а також функції rmse() і r_squared() вже завантажено.

Інструкції

100 XP
  • Спрогнозуйте міську паливну ефективність за hwy на даних mpg_train. Запишіть прогнози в колонку pred.
  • Спрогнозуйте міську паливну ефективність за hwy на даних mpg_test. Запишіть прогнози в колонку pred.
  • Використайте rmse() для оцінки RMSE як для тестової, так і для тренувальної вибірок. Порівняйте. Чи подібна якість?
  • Зробіть те саме з r_squared(). Чи подібна якість?
  • За допомогою ggplot2 побудуйте графік прогнозів проти cty на даних test.