Оцінки помилки на нових даних

Machine Learning з пакетом caret в R

Zach Mayer

Data Scientist at DataRobot and co-author of caret

Помилка на нових даних

Потрібні моделі без перенавчання, що добре узагальнюють
Чи працюють моделі на нових даних?
Перевіряйте моделі на нових даних або тестовій вибірці
- Ключова ідея машинного навчання
- Перевірка на тренуванні майже гарантує перенавчання
Головна мета caret і цього курсу: не перенавчати

# 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

Порівняйте з RMSE на нових даних 5,5.

Machine Learning з пакетом caret в R