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  3. Pythonで学ぶ木ベースのMachine Learning
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演習

トレーニング誤差を評価する

この演習では、前の演習で作成した回帰木 dt が達成したトレーニングデータの RMSE を評価します。

dt に加えて、X_train と y_train もワークスペースに用意されています。

なお、scikit-learn ではモデルの MSE は次のように計算できます。

MSE_model = mean_squared_error(y_true, y_predicted)

ここでは、metrics モジュールの関数 mean_squared_error を使い、最初の引数に真のラベル y_true、2番目の引数にモデルからの予測ラベル y_predicted を渡します。

指示

100 XP
  • sklearn.metrics から mean_squared_error を MSE としてインポートします。
  • トレーニングデータに dt を学習させます。
  • dt によるトレーニングデータの予測ラベルを求め、結果を y_pred_train に代入します。
  • トレーニングデータにおける dt の RMSE を評価し、RMSE_train に代入します。