样本外性能
样本内性能可以帮助了解模型对其所拟合数据的刻画程度。对于预测模型，还需要检查模型在新的、未见过的数据上的表现，即「样本外」性能。
在本练习中，您将使用 MAE（平均绝对误差）检查模型在测试集预测上的表现。
工作空间中已经再次预加载了 model，这是您在前面练习中构建并使用过的模型。
本练习是课程的一部分
R 中的树模型机器学习
练习说明
- 使用
model预测样本外的final_grade，并用bind_cols()将预测结果添加到chocolate_test。 - 使用
yardstick函数计算平均绝对误差。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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
___(___,
___,
___)