1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Supervised Learning with scikit-learn
Connected

cvičení

Predikce na testovací sadě

V předchozím cvičení dávaly lineární regrese a ridge podobné výsledky. Bylo by vhodné zvolit kterýkoli z těchto modelů – nicméně můžeš ještě ověřit prediktivní výkon na testovací sadě a zjistit, jestli některý z nich nepodá lepší výsledky.

Jako metriku použiješ střední kvadratickou chybu (RMSE). Slovník models obsahující názvy a instance obou modelů je pro tebe předem načtený spolu s trénovacími a testovacími poli X_train_scaled, X_test_scaled, y_train a y_test.

Pokyny

100 XP
  • Importuj root_mean_squared_error.
  • Natrénuj model na škálovaných trénovacích příznacích a trénovacích štítcích.
  • Vytvoř predikce pomocí škálovaných testovacích příznaků.
  • Vypočítej RMSE tak, že předáš skutečné štítky testovací sady a predikované štítky.