比較兩個模型的 RMSE
就像你先前用殘差平方和與 \(R^2\) 所做的一樣，這次改用均方根誤差（RMSE）來評估並比較兩個模型的品質。請注意，RMSE 在預測情境中比在解釋性情境更常見。
model_price_2 與 model_price_4 已載入到你的工作環境中。
本練習屬於課程
在 Tidyverse 中進行資料建模
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。
# MSE and RMSE for model_price_2
get_regression_points(model_price_2) %>%
mutate(sq_residuals = residual^2) %>%
summarize(mse = mean(sq_residuals), rmse = sqrt(mean(sq_residuals)))
# MSE and RMSE for model_price_4
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