rmse.basis: Berekent RMSE van basismodel

In inbo/dhcurve: Automated Modelling of Diameter Height Curves for Trees

Berekent RMSE van basismodel

Description

Deze functie berekent de RMSE door cross-validatie op basis van 6 subsets. Deze functie kan ook gebruikt worden voor het lokaal model (ze bepaalt het verschil tussen de datasets op basis van het al dan niet aanwezig zijn van een veld DOMEIN_ID in de dataset). Opgelet! In tegenstelling tot de meeste functies van dit package werkt deze functie op basis van de meetgegevens van 1 model. Zie voorbeelden voor een methode om deze functie te kunnen toepassen vertrekkend van meetgegevens (bv. Data.lokaal) of vertrekkend van een model waar de meetgegevens uit gehaald kunnen worden (bv. Basismodel).

Deze functie berekent de RMSE op basis van testgroepen en omvat de volgende deelstappen:

• metingen opdelen in 6 testgroepen (veld testgroep)

• modellen fitten voor testgroepen, waarbij ze de functie fit.basis() 6 keer oproept

• RMSE berekenen voor domeinmodellen en Vlaams model op basis van de gemeten waarden en schattingen voor de testgroepen

Usage

rmse.basis(Data, Typemodel, BMS)

Arguments

Data	Meetgegevens van één boomsoort-domeincombinatie (dataframe zoals de dataframes die in de list teruggegeven worden door de functie initiatie())
Typemodel	"Basis" of "Lokaal"?
BMS	Boomsoort

Value

Dataframe met RMSE_domein (rmseD), RMSE_Vlaams (rmseVL, niet voor lokaal model) en maxResid

Examples

library(dplyr)

#Dataset inladen voor het basismodel
Data <- testdataset()
Datalijst <- initiatie(Data)
Data.basis <- Datalijst[["Basis"]]

#De RMSE berekenen voor een basismodel op basis van de dataset
Data.basis %>%
  group_by(
    BMS
  ) %>%
  do(
    rmse.basis(., "Basis", .data$BMS)
  ) %>%
  ungroup()

#Dataset inladen voor het lokaal model
Data.lokaal <- Data.basis %>%
  filter(DOMEIN_ID == "A")

#De rmse berekenen voor een lokaal model
Data.lokaal %>%
  group_by(
    BMS,
    DOMEIN_ID
  ) %>%
  do(
    rmse.basis(., "Lokaal", .data$BMS)
  ) %>%
  ungroup()

inbo/dhcurve documentation built on April 6, 2023, 5:17 a.m.