Pierwiastek błędu średniokwadratowego (RMSE)

Nadzorowane uczenie maszynowe w R: regresja

Nina Zumel and John Mount

Win-Vector LLC

Czym jest RMSE?

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

gdzie

$y - pred$: błąd, czyli wektor reszt
$\overline{(y-pred)^2}$: wartość średnia $(y-pred)^2$

RMSE modelu cen sprzedaży domów

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

price: kolumna rzeczywistych cen sprzedaży (w tysiącach)
prediction: kolumna przewidywanych cen sprzedaży (w tysiącach)

RMSE modelu cen sprzedaży domów

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

# Square the error vector
err2 <- err^2

RMSE modelu cen sprzedaży domów

# 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

$RMSE \approx 58{,}3$

Czy RMSE jest duże czy małe?

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

58.33908

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

135.2694

$RMSE \approx 58{,}3$
$sd(price) \approx 135$

Czas na ćwiczenia!

Nadzorowane uczenie maszynowe w R: regresja