R Caret计算测试集的RMSE
R Caret Calculate RMSE for Testing Set
我想知道如何计算测试集的 RMSE。
我使用下面的代码来训练模型：
model_gbm_important<-train(trainSetSmall[,predictors_gbm],trainSetSmall[,outcomeName],method='gbm', trControl=fitControl)
我可以通过使用
获得模型的性能
print(model_gbm_important)
但是，这种性能是基于交叉验证的。如果我有另一个测试集，我如何使用测试集来评估模型，检查 RMSE 的值？
谢谢！
计算测试数据预测的均方根误差：
predictions <- predict(model, test_data)
RMSE(predictions, test_data$outcomeName)
我想知道如何计算测试集的 RMSE。
我使用下面的代码来训练模型：
model_gbm_important<-train(trainSetSmall[,predictors_gbm],trainSetSmall[,outcomeName],method='gbm', trControl=fitControl)
我可以通过使用
获得模型的性能print(model_gbm_important)
但是，这种性能是基于交叉验证的。如果我有另一个测试集，我如何使用测试集来评估模型，检查 RMSE 的值？
谢谢！
计算测试数据预测的均方根误差：
predictions <- predict(model, test_data)
RMSE(predictions, test_data$outcomeName)