1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Luyện tập câu hỏi phỏng vấn Thống kê với R
Connected

Bài tập

Đánh giá hồi quy

Các đối tượng test_set và model mà bạn đã tạo ở bài trước hiện có trong môi trường của bạn.

Việc trình bày độ chính xác của dự đoán bằng một con số là rất hữu ích. Nhờ đó, bạn có thể dễ dàng so sánh nhiều mô hình và cho thấy tiến bộ của mình với nhà tuyển dụng hiện tại hoặc tương lai.

Root Mean Squared Error và Mean Absolute Error được dùng rộng rãi để đánh giá các mô hình hồi quy. Nhắc lại công thức của chúng:

\(RMSE = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2}\)

\(MAE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} |y_i - \hat{y}_i|\)

Hướng dẫn 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Gán biến Hwt từ test set cho y.
  • Tính các dự đoán bằng test set và gán cho y_hat.
  • Gán số hàng của test set cho n.