1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Machine Learning với caret trong R
Connected

Exercise

RMSE trong mẫu cho hồi quy tuyến tính trên diamonds

Như bạn đã thấy trong video, khóa học có kèm theo bộ dữ liệu diamonds, một bộ dữ liệu kinh điển từ gói ggplot2. Bộ dữ liệu chứa các thuộc tính vật lý của kim cương cũng như mức giá bán. Một bài toán mô hình hóa thú vị là dự đoán giá kim cương dựa trên các thuộc tính của chúng bằng hồi quy tuyến tính.

Hãy nhớ rằng để khớp một mô hình hồi quy tuyến tính, bạn dùng hàm lm() theo định dạng sau:

mod <- lm(y ~ x, my_data)

Để tạo dự đoán bằng mod trên dữ liệu gốc, bạn gọi hàm predict():

pred <- predict(mod, my_data)

Instructions

100 XP
  • Khớp một mô hình tuyến tính trên bộ dữ liệu diamonds để dự đoán price dùng tất cả biến còn lại làm biến dự báo (tức là price ~ .). Lưu kết quả vào model.
  • Tạo dự đoán bằng model trên toàn bộ dữ liệu gốc và lưu vào p.
  • Tính sai số theo công thức \(errors = predicted - actual\). Lưu vào error.
  • Tính RMSE theo công thức bạn đã học trong video và in ra console.