评估前的准备
为了衡量模型在 validate 验证集上的表现，您需要将验证集观测的 life_expectancy 预测值与其真实记录的数值进行比较。此练习中，您将为每个分区准备这两个向量。
本练习是课程的一部分
Tidyverse 中的机器学习
练习说明
- 从各个验证数据框中提取真实的
life_expectancy，并将其存入列validate_actual。 - 使用
map2()和predict()函数，为每个验证分区预测life_expectancy，并将结果存入列validate_predicted。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
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))
)