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SGB 回帰器を評価する

この演習では、sgbr のテストデータにおける RMSE を求めます。準備は整っています。

y_pred と y_test はワークスペースに用意されています。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶ木ベースのMachine Learning

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演習の手順

  • sklearn.metrics から mean_squared_error を MSE という名前でインポートします。

  • テストデータの MSE を計算し、mse_test に代入します。

  • テストデータの RMSE を計算し、rmse_test に代入します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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))
コードを編集して実行