Zacznij terazZacznij za darmo

Ocena regresora GB

Masz już predykcje na zbiorze testowym – czas je wykorzystać do obliczenia pierwiastka błędu średniokwadratowego (RMSE) dla modelu gb.

y_test oraz predykcje y_pred 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 z sklearn.metrics jako MSE.

  • 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 MSE
mse_test = ____

# Compute RMSE
rmse_test = ____

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