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अभ्यास

उत्तम फॉरेस्ट का मूल्यांकन करें

कोर्स के इस अंतिम अभ्यास में, आप grid_rf के उत्तम मॉडल का टेस्ट सेट RMSE मूल्यांकन करेंगे.

डेटासेट आपके लिए पहले से लोड और प्रोसेस किया गया है और 80% ट्रेन और 20% टेस्ट में विभाजित है। आपके एनवायरनमेंट में X_test, y_test और sklearn.metrics से mean_squared_error फ़ंक्शन MSE उपनाम के साथ उपलब्ध हैं। इसके अलावा, हमने पिछले अभ्यास में आपने जो GridSearchCV ऑब्जेक्ट बनाया था, उसका प्रशिक्षित रूप grid_rf भी लोड कर दिया है। ध्यान दें कि grid_rf को इस तरह ट्रेन किया गया था:

grid_rf.fit(X_train, y_train)

निर्देश

100 XP

  • sklearn.metrics से mean_squared_error को MSE के रूप में इम्पोर्ट करें.

  • grid_rf से सर्वश्रेष्ठ एस्टीमेटर निकालकर उसे best_model में असाइन करें.

  • best_model के टेस्ट सेट लेबल्स प्रेडिक्ट करें और परिणाम को y_pred में असाइन करें.

  • best_model का टेस्ट सेट RMSE निकालें.