НачатьНачать бесплатно

Оценка регрессора GB

Теперь, когда предсказания на тестовой выборке готовы, можно использовать их для вычисления среднеквадратичной ошибки (RMSE) модели gb на тестовой выборке.

y_test и предсказания y_pred 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 из sklearn.metrics под именем MSE.

  • 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 MSE
mse_test = ____

# Compute RMSE
rmse_test = ____

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