評估前的準備
為了衡量模型在 validate 的表現，你需要將驗證集觀測值的 life_expectancy 預測值，與實際記錄的數值做比較。這裡你會為每個分割準備這兩個向量。
本練習屬於課程
Tidyverse 的 Machine Learning
練習說明
- 從各個 validate 資料框中擷取實際的
life_expectancy，並將其存入validate_actual欄位。 - 使用
map2()與predict()，為每個 validate 分割預測life_expectancy，並將結果存入validate_predicted欄位。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
cv_prep_lm <- cv_models_lm %>%
mutate(
# Extract the recorded life expectancy for the records in the validate data frames
validate_actual = map(validate, ~.x$___),
# Predict life expectancy for each validate set using its corresponding model
validate_predicted = map2(.x = model, .y = validate, ~___(.x, .y))
)