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Den SGB-Regressor bewerten

Du hast alles vorbereitet, um das RMSE auf dem Testsatz von sgbr zu bestimmen, das du in dieser Übung auswerten wirst.

y_pred und y_test stehen in deinem Workspace bereit.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Maschinelles Lernen mit baumbasierten Modellen in Python

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Anleitung zur Übung

  • Importiere mean_squared_error als MSE aus sklearn.metrics.

  • Berechne das MSE auf dem Testsatz und weise das Ergebnis mse_test zu.

  • Berechne das RMSE auf dem Testsatz und weise das Ergebnis rmse_test zu.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Import mean_squared_error as MSE
____

# Compute test set MSE
mse_test = ____

# Compute test set RMSE
rmse_test = ____

# Print rmse_test
print('Test set RMSE of sgbr: {:.3f}'.format(rmse_test))
Code bearbeiten und ausführen