评估模型性能
现在，您已经拿到了每个折对应的真实值和预测值，可以将它们进行比较来度量性能。
对于这个回归模型，您将计算这两组向量之间的平均绝对误差（MAE）。该指标表示真实值与预测值之间的平均差异。
本练习是课程的一部分
Tidyverse 中的机器学习
练习说明
- 通过比较验证数据中的真实值与预测值来计算 MAE，并将结果赋给
validate_mae列。 - 打印
validate_mae列（注意它们的差异）。 - 计算该列的均值。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
library(Metrics)
# Calculate the mean absolute error for each validate fold
cv_eval_lm <- cv_prep_lm %>%
mutate(validate_mae = map2_dbl(___, ___, ~mae(actual = .x, predicted = .y)))
# Print the validate_mae column
cv_eval_lm$___
# Calculate the mean of validate_mae column
___