Рассчитать MSE для учебного набора, в котором отсутствует переменная ответа

Question

У меня есть тренировочный набор с переменной ответа ViolentCrimesPerPop, и я специально установил большое дерево регрессии с контролем

control1 <- rpart.control(minsplit=2, cp=1e-8, xval=20)

train_control <- rpart(ViolentCrimesPerPop ~ ., data=train, method='anova', control=control1)

Затем я использую его, чтобы предсказать набор тестирования

predict1 <- predict(train_control, newdata=test)

однако я не уверен, как вычислить среднеквадратичную ошибку тестового набора, потому что для этого требуется переменная ответа ViolentCrimesPerPop, которая не указана в тестовом наборе. Может кто-нибудь дать мне подсказку о том, как подойти к этой проблеме?

Answer 1

Вы можете найти MSE, только зная основную правду. Если вы не знаете тестовых ярлыков, то единственный способ состоит в том, чтобы обучить вашу модель 70 или 80% данных поезда и проверить MSE на других 20/30% данных поезда.

Answer 2

Вы не сможете рассчитать MSE для тестового набора, если не знаете основную правду (переменная ответа). Однако, возможно, вас попросили разделить набор данных, содержащий основную правду, на тренировку и тестирование; в этом случае вы можете легко вычислить MSE.

Answer 3

Вы работаете над некоторыми тестами Kaggle, которые не предоставляют переменную ответа для набора тестов?

Независимо от этого, попробуйте разделить ваш тренировочный набор на новые подмножества и использовать часть в качестве обучения, а остальные - для тестирования вашей модели. Вы не можете оценить производительность модели без переменной отклика.