Vysoké vychýlení, nebo vysoký rozptyl?
V tomto cvičení zjistíš, zda regresní strom dt trénovaný v předchozím cvičení trpí problémem vysokého vychýlení (bias), nebo vysokého rozptylu (variance).
V pracovním prostoru máš k dispozici hodnoty RMSE na trénovací množině (RMSE_train) a RMSE z křížové validace (RMSE_CV) dosažené modelem dt. Navíc jsme načetli proměnnou baseline_RMSE, která odpovídá střední kvadratické chybě regresního stromu trénovaného pouze s příznakem disp (jde o RMSE regresního stromu z kapitoly 1, lekce 3). Hodnota baseline_RMSE zde slouží jako základní hranice: modely s vyšší RMSE jsou považovány za underfitting, modely s nižší RMSE pak za dostatečně dobré.
Trpí dt vysokým vychýlením, nebo vysokým rozptylem?
Toto cvičení je součástí kurzu
Machine Learning with Tree-Based Models in Python
Interaktivní praktické cvičení
Proměňte teorii v praxi s jedním z našich interaktivních cvičení
Začít cvičení