Hiệu suất in-sample và out-of-sample
Liệu một mô hình phức tạp hơn lúc nào cũng cho kết quả tốt hơn? Như đã trao đổi trong video, đó chỉ đúng một nửa.
Mô hình bị overfit nắm rất rõ cấu trúc của tập huấn luyện nhưng lại không khái quát hóa tốt sang dữ liệu mới. Thật đáng tiếc! Suy cho cùng, mục tiêu chính của một mô hình dự báo là hoạt động tốt trên dữ liệu mới, đúng không? Hãy kiểm chứng điều đó!
Đã được nạp sẵn mô hình cuối cùng của bài trước, complex_model, cùng với dữ liệu huấn luyện và kiểm tra của bạn (chocolate_train và chocolate_test).
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Learning với Mô hình Dựa trên Cây trong R
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Predict on and combine with training data and calculate the error
predict(___, new_data = ___) %>%
___ %>%
mae(___,
___)