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  3. Pythonで学ぶ線形モデリング入門
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演習

RMSE を段階的に計算する

この演習では、あらかじめ用意されたモデルについて、最も一般的なモデル品質の定量指標のひとつである RMSE を段階的に計算し、全体的なモデルの「当てはまりの良さ」を定量化します。

事前に読み込まれている x_data と y_data を使い、定義済みのモデリング関数 model_fit_and_predict() を使用します。

指示

100 XP
  • model_fit_and_predict(x_data, y_data) から y_model を計算します。
  • y_model と y_data の差を取り、residuals を計算します。
  • np.sum() と np.square() を使って RSS を計算し、len(residuals) で割って MSE を求めます。
  • MSE の np.sqrt() を取り RMSE を求め、すべての結果を出力します。