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Den RF-Regressor auswerten

Du bewertest jetzt die Test-RMSE des Random-Forests-Regressors rf, den du in der vorherigen Übung trainiert hast.

Der Datensatz ist bereits für dich aufbereitet und in 80 % Training und 20 % Test getrennt. Die Merkmalmatrix X_test sowie das Array y_test stehen in deinem Workspace zur Verfügung. Außerdem haben wir das Modell rf geladen, das du in der vorherigen Übung trainiert hast.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Maschinelles Lernen mit baumbasierten Modellen in Python

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Anleitung zur Übung

  • Importiere mean_squared_error aus sklearn.metrics als MSE.
  • Sag die Test-Labels voraus und speichere das Ergebnis in y_pred.
  • Berechne die Test-RMSE und weise sie rmse_test zu.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Import mean_squared_error as MSE
from ____.____ import ____ as ____

# Predict the test set labels
y_pred = ____.____(____)

# Evaluate the test set RMSE
rmse_test = ____

# Print rmse_test
print('Test set RMSE of rf: {:.2f}'.format(rmse_test))
Code bearbeiten und ausführen