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선형 회귀 vs 회귀 트리

이 연습에서는 dt가 달성한 테스트 세트 RMSE를 선형 회귀 모델과 비교해 보세요. 선형 회귀 모델 lr은 이미 dt와 같은 데이터셋으로 학습해 두었습니다.

특징 행렬 X_test, 레이블 배열 y_test, 학습된 선형 회귀 모델 lr, MSE로 임포트된 mean_squared_error 함수, 그리고 이전 연습에서 구한 rmse_dt가 작업 공간에 준비되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 트리 기반 Machine Learning

강의 보기

연습 안내

  • 선형 회귀 모델(lr)로 테스트 세트 레이블을 예측하고 결과를 y_pred_lr에 저장하세요.

  • 테스트 세트 MSE를 계산하여 mse_lr에 저장하세요.

  • 테스트 세트 RMSE를 계산하여 rmse_lr에 저장하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Predict test set labels 
____ = ____.____(____)

# Compute mse_lr
____ = ____(____, ____)

# Compute rmse_lr
____ = ____

# Print rmse_lr
print('Linear Regression test set RMSE: {:.2f}'.format(rmse_lr))

# Print rmse_dt
print('Regression Tree test set RMSE: {:.2f}'.format(rmse_dt))
코드 편집 및 실행