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Regresión lineal vs árbol de regresión

En este ejercicio, compararás el conjunto de pruebas RMSE de dt con el obtenido por un modelo de regresión lineal. Ya hemos instanciado un modelo de regresión lineal lr y lo hemos entrenado en el mismo conjunto de datos que dt.

La matriz de características X_test, la matriz de etiquetas y_test, el modelo de regresión lineal entrenado lr, la función mean_squared_error que se importó con el alias MSE y rmse_dt del ejercicio anterior están disponibles en tu espacio de trabajo.

Este ejercicio forma parte del curso

Machine learning con modelos basados en árboles en Python

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Instrucciones de ejercicio

  • Predice las etiquetas del conjunto de pruebas utilizando el modelo de regresión lineal (lr) y asigna el resultado a y_pred_lr.

  • Calcula el conjunto de pruebas MSE y asigna el resultado a mse_lr.

  • Calcula el conjunto de pruebas RMSE y asigna el resultado a rmse_lr.

Ejercicio interactivo práctico

Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.

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

# Compute mse_lr
____ = ____(____, ____)

# Compute rmse_lr
____ = ____

# Print rmse_lr
print('Linear Regression test set RMSE: {:.2f}'.format(rmse_lr))

# Print rmse_dt
print('Regression Tree test set RMSE: {:.2f}'.format(rmse_dt))
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