1. 学习
    2. /
  2. 课程
    3. /
  3. scikit-learn で学ぶ Supervised Learning
Connected

练习

回帰の性能評価

これまでに、sales_df のすべての特徴量を使ってモデル reg を学習し、売上の予測値を作成しました。ここでは、一般的な回帰指標を使って性能を評価します。

前の演習で作成した X_train、X_test、y_train、y_test、y_pred に加えて、学習済みモデル reg があらかじめ読み込まれています。

あなたのタスクは、特徴量が目的変数の分散をどの程度説明できているかを確認し、あわせて未知データに対する予測性能を評価することです。

说明

100 XP
  • root_mean_squared_error をインポートします。
  • テスト用の特徴量と目的変数を適切なメソッドに渡して、モデルの R-squared を計算します。
  • y_test と y_pred を使って、モデルの二乗平均平方根誤差（RMSE）を計算します。
  • r_squared と rmse を出力します。