Örnek dışı hata ölçüleri

R ile caret kullanarak Machine Learning

Zach Mayer

Data Scientist at DataRobot and co-author of caret

Örnek dışı hata

Aşırı öğrenmeyen, iyi genelleyen modeller isteriz
Modeller yeni veride iyi mi?
Modelleri yeni veride ya da bir test setinde test edin
- Makine öğreniminin temel içgörüsü
- Örnek içi doğrulama neredeyse kesin aşırı öğrenmeye yol açar
caret’in ve bu dersin temel amacı: aşırı öğrenmeden kaçınmak

# Fit a model to the mtcars data
data(mtcars)
model <- lm(mpg ~ hp, mtcars[1:20, ])

# Predict out-of-sample
predicted <- predict(
  model, mtcars[21:32, ], type = "response"
)

# Evaluate error
actual <- mtcars[21:32, "mpg"]
sqrt(mean((predicted - actual) ^ 2))

5.507236

# Fit a model to the full dataset
model2 <- lm(mpg ~ hp, mtcars)

# Predict in-sample
predicted2 <- predict(
  model, mtcars, type = "response"
)

# Evaluate error
actual2 <- mtcars[, "mpg"]
sqrt(mean((predicted2 - actual2) ^ 2))

3.74

Örnek dışı RMSE 5.5 ile karşılaştırın.

R ile caret kullanarak Machine Learning