1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. Uczenie maszynowe w marketingu w Pythonie
Connected

演習

Ocena dopasowania modelu

Teraz zmierzysz jakość regresji zarówno na danych treningowych, jak i testowych – za pomocą dwóch metryk: pierwiastka błędu średniokwadratowego oraz średniego błędu bezwzględnego. To kluczowy krok, w którym sprawdzasz, jak bardzo przewidywania modelu odbiegają od wartości rzeczywistych.

Biblioteka numpy została wczytana jako np. Dostępne są również funkcje mean_absolute_error oraz mean_squared_error. Zmienne docelowe dla zbiorów treningowego i testowego są wczytane jako train_Y i test_Y, a przewidywane wartości dla obu zbiorów – jako train_pred_Y i test_pred_Y.

指示

100 XP
  • Oblicz pierwiastek błędu średniokwadratowego na danych treningowych, używając funkcji np.sqrt().
  • Oblicz średni błąd bezwzględny na danych treningowych.
  • Oblicz pierwiastek błędu średniokwadratowego na danych testowych.
  • Oblicz średni błąd bezwzględny na danych testowych.