1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Uczenie maszynowe z modelami drzewiastymi w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Oceń błąd 10-krotnej walidacji krzyżowej

W tym ćwiczeniu obliczysz pierwiastek błędu średniokwadratowego (RMSE) metodą 10-krotnej walidacji krzyżowej dla drzewa regresji dt, które utworzyłeś w poprzednim ćwiczeniu.

Oprocz dt w twoim środowisku dostępne są dane treningowe: X_train i y_train. Zaimportowaliśmy też cross_val_score z modułu sklearn.model_selection.

Zauważ, że cross_val_score zwraca jedynie ujemne wartości MSE – aby uzyskać właściwe MSE, pomnóż wynik przez minus jeden. RMSE obliczysz następnie jako pierwiastek kwadratowy ze średniego MSE.

Instrukcje

100 XP

  • Oblicz MSE dla dt metodą 10-krotnej walidacji krzyżowej, ustawiając argument scoring na 'neg_mean_squared_error'.

  • Oblicz RMSE na podstawie uzyskanych wartości MSE.