Đánh giá hiệu suất mô hình
Giờ bạn đã có cả giá trị thực tế và dự đoán của mỗi fold, bạn có thể so sánh chúng để đo lường hiệu suất.
Với mô hình hồi quy này, bạn sẽ đo Sai số tuyệt đối trung bình (MAE) giữa hai vector đó. Giá trị này cho biết độ chênh lệch trung bình giữa giá trị thực tế và dự đoán.
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 tế với giá trị dự đoán cho dữ liệu validate và gán vào cột
validate_mae. - In cột
validate_mae(lưu ý mức độ thay đổi của chúng). - Tính trung bình của cột này.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
library(Metrics)
# Calculate the mean absolute error for each validate fold
cv_eval_lm <- cv_prep_lm %>%
mutate(validate_mae = map2_dbl(___, ___, ~mae(actual = .x, predicted = .y)))
# Print the validate_mae column
cv_eval_lm$___
# Calculate the mean of validate_mae column
___