模型性能绘图：回归模型的MAE图[回归等效于ROC图]

Question

我有一个用于确定租金的回归模型，预测是按小时计算的租金​​数量，而不是0/1二元结果。

因此，对于性能指标，我主要关注平均绝对误差（MAE）。

我的问题是，有没有办法以图形方式绘制R中的MAE？我基本上是在寻找ROCR包的MAE版本。

我的数据集还需要查看模型的性能如何随着预测的进一步变化而变化，因此我想将测试数据的回归预测的MAE与其预测的时间进行对比。

Answer 1

您可以自己简单地计算MAE。这是一个简单的例子，包括MAE的滚动计算。在这种情况下它不是很有意义，但可能对你的目的有用：

library(dplyr)

MyData <- iris %>% select(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length,Petal.Width)

MyModel <- lm(Sepal.Length ~ ., MyData)

MyDf <- data.frame(Observation = MyData$Sepal.Length,
                   Predictions = predict(MyModel),
                   CumMeanAbsError = cumsum(abs(MyData$Sepal.Length-predict(MyModel)))/as.integer(row.names(MyData)))