회귀 성능
이제 sales_df의 모든 특성을 사용하여 reg 모델을 학습시키고, 판매 값을 예측했으므로, 몇 가지 일반적인 회귀 지표를 사용하여 성능을 평가할 수 있습니다.
마지막 실습 문제의 변수 X_train, X_test, y_train, y_test, y_pred와 함께 학습된 모델 reg가 여러분을 위해 미리 로드되어 있습니다.
여러분의 임무는 특성들이 타깃 값의 분산을 얼마나 잘 설명할 수 있는지 알아내고, 미학습 데이터에 대한 예측 능력을 평가하는 것입니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
scikit-learn으로 배우는 지도 학습
연습 안내
root_mean_squared_error를 가져오세요.- 테스트 특성 값과 테스트 타깃 값을 적절한 메서드에 전달하여 모델의 R-제곱 점수를 계산하세요.
y_test과y_pred를 사용하여 모델의 평균 제곱근 오차를 계산하세요.r_squared와rmse를 Print 하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import root_mean_squared_error
from ____.____ import ____
# Compute R-squared
r_squared = reg.____(____, ____)
# Compute RMSE
rmse = ____(____, ____)
# Print the metrics
print("R^2: {}".format(____))
print("RMSE: {}".format(____))