НачатьНачать бесплатно

Оценка регрессора SGB

Вы подготовили всё необходимое для вычисления RMSE на тестовой выборке для модели sgbr — именно это предстоит сделать в данном упражнении.

y_pred и y_test доступны в вашем рабочем пространстве.

Это упражнение является частью курса

Машинное обучение на основе древовидных моделей в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Импортируйте mean_squared_error как MSE из sklearn.metrics.

  • Вычислите MSE на тестовой выборке и сохраните результат в переменную mse_test.

  • Вычислите RMSE на тестовой выборке и сохраните результат в переменную rmse_test.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Import mean_squared_error as MSE
____

# Compute test set MSE
mse_test = ____

# Compute test set RMSE
rmse_test = ____

# Print rmse_test
print('Test set RMSE of sgbr: {:.3f}'.format(rmse_test))
Редактировать и запускать код