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GB-Regressor auswerten

Jetzt, da die Vorhersagen für das Testset vorliegen, kannst du damit die Root Mean Squared Error (RMSE) von gb auf dem Testset auswerten.

y_test und die Vorhersagen y_pred stehen in deinem Workspace bereit.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Maschinelles Lernen mit baumbasierten Modellen in Python</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Importiere mean_squared_error aus sklearn.metrics als MSE.

  • Berechne die MSE auf dem Testset und weise sie mse_test zu.

  • Berechne die RMSE auf dem Testset und weise sie rmse_test zu.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Import mean_squared_error as MSE
____

# Compute MSE
mse_test = ____

# Compute RMSE
rmse_test = ____

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