Đánh giá mô hình random forest
Tương tự mô hình hồi quy tuyến tính, bạn sẽ dùng chỉ số MAE để đánh giá hiệu năng của mô hình random forest.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Learning trong tidyverse
Hướng dẫn bài tập
- Tính MAE bằng cách so sánh giá trị thực với giá trị dự đoán cho dữ liệu validate và gán vào cột
validate_mae. - In cột
validate_mae(lưu ý mức độ biến thiên). - Tính giá trị trung bình của cột này.
Lưu ý: Các giá trị thực của fold validate (validate_actual) đã được thêm sẵn vào data frame cv_data của bạn.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
library(ranger)
# Calculate validate MAE for each fold
cv_eval_rf <- cv_prep_rf %>%
mutate(validate_mae = map2_dbl(___, ___, ~mae(actual = .x, predicted = .y)))
# Print the validate_mae column
___
# Calculate the mean of validate_mae column
___