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

exercițiu

Evaluează pădurea optimă

În acest ultim exercițiu al cursului, vei evalua RMSE-ul pe setul de testare al modelului optim din grid_rf.

Setul de date este deja încărcat și procesat, fiind împărțit în 80% antrenament și 20% testare. În mediul tău sunt disponibile X_test, y_test și funcția mean_squared_error din sklearn.metrics, importată cu aliasul MSE. De asemenea, am încărcat și obiectul GridSearchCV antrenat, grid_rf, pe care l-ai instanțiat în exercițiul anterior. Reține că grid_rf a fost antrenat astfel:

grid_rf.fit(X_train, y_train)

Instrucțiuni

100 XP

  • Importă mean_squared_error ca MSE din sklearn.metrics.

  • Extrage cel mai bun estimator din grid_rf și atribuie-l variabilei best_model.

  • Folosește best_model pentru a prezice etichetele din setul de testare și atribuie rezultatul variabilei y_pred.

  • Calculează RMSE-ul lui best_model pe setul de testare.