Zacznij terazZacznij za darmo

Oceń regresor SGB

Masz już wszystko gotowe, żeby wyznaczyć RMSE na zbiorze testowym dla sgbr – to właśnie zrobisz w tym ćwiczeniu.

y_pred i y_test są dostępne w twoim środowisku pracy.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Uczenie maszynowe z modelami drzewiastymi w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Zaimportuj mean_squared_error jako MSE z sklearn.metrics.

  • Oblicz MSE na zbiorze testowym i przypisz wynik do mse_test.

  • Oblicz RMSE na zbiorze testowym i przypisz wynik do rmse_test.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Import mean_squared_error as MSE
____

# Compute test set MSE
mse_test = ____

# Compute test set RMSE
rmse_test = ____

# Print rmse_test
print('Test set RMSE of sgbr: {:.3f}'.format(rmse_test))
Edytuj i uruchom kod