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

exercițiu

Evaluează eroarea de antrenament

Acum vei evalua RMSE-ul obținut pe setul de antrenament de arborele de regresie dt pe care l-ai instanțiat într-un exercițiu anterior.

Pe lângă dt, în spațiul tău de lucru sunt disponibile X_train și y_train.

Reține că în scikit-learn, MSE-ul unui model poate fi calculat astfel:

MSE_model = mean_squared_error(y_true, y_predicted)

unde folosim funcția mean_squared_error din modulul metrics și îi transmitem etichetele reale y_true ca prim argument, respectiv etichetele prezise de model y_predicted ca al doilea argument.

Instrucțiuni

100 XP
  • Importă mean_squared_error ca MSE din sklearn.metrics.
  • Antrenează dt pe setul de antrenament.
  • Prezice etichetele setului de antrenament cu dt și atribuie rezultatul variabilei y_pred_train.
  • Calculează RMSE-ul lui dt pe setul de antrenament și atribuie-l variabilei RMSE_train.