樣本外效能
樣本內效能能告訴你模型在擬合其所見資料時的表現如何。對於預測模型，也很重要的一點是檢查模型在新的、未見過的資料上的表現，也就是「樣本外」效能。
在這個練習中，你將使用 MAE（平均絕對誤差）來檢查模型在測試集預測上的表現。
你的工作區已再次預先載入了你在前面練習中建立並使用過的 model。
本練習屬於課程
R 的樹狀模型機器學習
練習說明
- 使用
model預測樣本外的final_grade，並用bind_cols()將你的預測加入chocolate_test。 - 使用
yardstick的函式計算平均絕對誤差。
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。
# Predict ratings on test set and add true grades
test_enriched <- predict(__, new_data = ___) %>%
bind_cols(___)
# Compute the mean absolute error using one single function
___(___,
___,
___)