1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Machine Learning cu modele bazate pe arbori în Python
Connected

exercițiu

Evaluează arborele de regresie

În acest exercițiu, vei evalua performanța lui dt pe setul de testare folosind metrica Root Mean Squared Error (RMSE). RMSE-ul unui model măsoară, în medie, cât de mult diferă predicțiile modelului față de etichetele reale. RMSE-ul se obține calculând rădăcina pătrată a erorii medii pătratice (MSE) a modelului.

Matricea de caracteristici X_test, vectorul y_test, precum și regresorul de tip arbore de decizie dt pe care l-ai antrenat în exercițiul anterior sunt disponibile în spațiul tău de lucru.

Instrucțiuni

100 XP
  • Importă funcția mean_squared_error cu aliasul MSE din sklearn.metrics.
  • Prezice etichetele setului de testare și atribuie rezultatul variabilei y_pred.
  • Calculează MSE-ul pe setul de testare apelând MSE și atribuie rezultatul variabilei mse_dt.
  • Calculează RMSE-ul pe setul de testare și atribuie-l variabilei rmse_dt.