Question

我正在尝试在ksvm模型上找到均方根误差，并使用airquality数据框绘制结果。这是我到目前为止的内容：

library(kernlab)
library(ggplot2)
AQ <- airquality

set.seed(1)
randIndex <- sample(1:dim(AQ)[1])
cutPoint2_3<- floor(2 * dim(AQ)[1]/3)
cutPoint2_3
TrainAQ <- AQ[randIndex[1:cutPoint2_3],]
TestAQ <- AQ[randIndex[(cutPoint2_3+1) :dim(AQ)[1]],]

svmOutput <- ksvm(Ozone ~., data=TrainAQ, kernel = "rbfdot", 
kpar='automatic',C=5,cross=3, prob.model=TRUE)

#Test the model on the testing dataset, and compute the Root Mean Squared    Error
svmOutputtest <- ksvm(Ozone ~., data=TestAQ, 
                      kernel = "rbfdot",
                      kpar="automatic",
                      C=5,
                      cross=3,
                      prob.model=TRUE)

#root mean squared is ?

#Plot the   results. Use a scatter  plot. Have the  x-axis  represent    temperature, the   y-axis  represent   wind,   the point   size    and color    represent  the error,  as  defined by  the actual  ozone   level minus the  predicted  ozone   level).
ggplot(AQ,aes(x=Temp,y= Wind,color=svmOutput$Error,shape=svmOutput$Error)) +geom_point(size=5)

Answer 1

该TestAQ数据框中有一堆NA，所以我先将其删除：

  TestAQ <- TestAQ[complete.cases(TestAQ), ]

然后，计算均方根误差是一个非常简单的解析问题，该术语具有非常描述的术语：

 sqrt( mean( TestAQ$Ozone-predict(svmOutputtest,newdata=TestAQ ))^2) 
[1] 2.182599

ggplot调用没有意义，因为svmOutputtest对象是S4，因此无法访问，并且它没有Error插槽，因此无法简单地将@替换为$修复语法错误。该库的拼写为ggplot2。 SO弃用了多部分的问题，因此我将不试图澄清该问题。

如何找到R中的均方根误差？

1 个答案: