Kök Ortalama Kare Hatası (RMSE)

R'de Supervised Learning: Regresyon

Nina Zumel and John Mount

Win-Vector LLC

Kök Ortalama Kare Hatası (RMSE) nedir?

$$ RMSE = \sqrt{\overline{(y-pred)^2}} $$

burada

$y - pred$: hata ya da artıklar vektörü
$\overline{(y-pred)^2}$: $(y-pred)^2$ değerlerinin ortalaması

Konut Satış Fiyatı Modelinin RMSE'si

# Calculate error
err <- houseprices$prediction - houseprices$price

price: gerçek satış fiyatları sütunu (binlerde)
prediction: tahmin edilen satış fiyatları sütunu (binlerde)

Konut Satış Fiyatı Modelinin RMSE'si

# Calculate error
err <- houseprices$prediction - houseprices$price

# Square the error vector
err2 <- err^2

Konut Satış Fiyatı Modelinin RMSE'si

# Calculate error
err <- houseprices$prediction - houseprices$price

# Square the error vector
err2 <- err^2

# Take the mean, and sqrt it
(rmse <- sqrt(mean(err2)))

58.33908

$RMSE \approx 58.3$

RMSE büyük mü küçük mü?

# Take the mean, and sqrt it
(rmse <- sqrt(mean(err2)))

58.33908

# The standard deviation of the outcome
(sdtemp <- sd(houseprices$price))

135.2694

$RMSE \approx 58.3$
$sd(price) \approx 135$

Hadi pratik yapalım!

R'de Supervised Learning: Regresyon