ÎncepețiÎncepe gratuit

Regresie liniară vs. arbore de regresie

În acest exercițiu, vei compara RMSE-ul pe setul de testare al lui dt cu cel obținut de un model de regresie liniară. Am instanțiat deja un model de regresie liniară lr și l-am antrenat pe același set de date ca și dt.

Matricea de caracteristici X_test, vectorul de etichete y_test, modelul de regresie liniară antrenat lr, funcția mean_squared_error importată sub aliasul MSE și rmse_dt din exercițiul anterior sunt disponibile în spațiul tău de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning cu modele bazate pe arbori în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Prezice etichetele setului de testare folosind modelul de regresie liniară (lr) și atribuie rezultatul variabilei y_pred_lr.

  • Calculează MSE-ul pe setul de testare și atribuie rezultatul variabilei mse_lr.

  • Calculează RMSE-ul pe setul de testare și atribuie rezultatul variabilei rmse_lr.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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))
Editează și rulează codul