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Regressão linear versus árvore de regressão

Neste exercício, você comparará o conjunto de testes RMSE de dt com o obtido por um modelo de regressão linear. Já instanciamos um modelo de regressão linear lr e o treinamos no mesmo conjunto de dados que dt.

A matriz de recursos X_test, a matriz de rótulos y_test, o modelo de regressão linear treinado lr, a função mean_squared_error que foi importada com o alias MSE e rmse_dt do exercício anterior estão disponíveis em seu espaço de trabalho.

Este exercício faz parte do curso

Aprendizado de máquina com modelos baseados em árvores em Python

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Instruções de exercício

  • Preveja os rótulos do conjunto de teste usando o modelo de regressão linear (lr) e atribua o resultado a y_pred_lr.

  • Calcule o conjunto de teste MSE e atribua o resultado a mse_lr.

  • Calcule o conjunto de teste RMSE e atribua o resultado a rmse_lr.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.

# Predict test set labels 
____ = ____.____(____)

# Compute mse_lr
____ = ____(____, ____)

# Compute rmse_lr
____ = ____

# Print rmse_lr
print('Linear Regression test set RMSE: {:.2f}'.format(rmse_lr))

# Print rmse_dt
print('Regression Tree test set RMSE: {:.2f}'.format(rmse_dt))
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