Kom igångKom igång gratis

Utvärdera RF-regressorn

Nu ska du utvärdera testmängdens RMSE för den random forest-regressor rf som du tränade i föregående övning.

Datamängden har förberetts och delats upp i 80% träning och 20% test. Särdragsmatrisen X_test och arrayen y_test finns tillgängliga i din arbetsyta. Dessutom har vi laddat in modellen rf som du tränade i föregående övning.

Den här övningen är en del av kursen

Maskininlärning med trädbaserade modeller i Python

Visa kurs

Övningsinstruktioner

  • Importera mean_squared_error från sklearn.metrics som MSE.
  • Prediktera testmängdens etiketter och tilldela resultatet till y_pred.
  • Beräkna testmängdens RMSE och tilldela värdet till rmse_test.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# Import mean_squared_error as MSE
from ____.____ import ____ as ____

# Predict the test set labels
y_pred = ____.____(____)

# Evaluate the test set RMSE
rmse_test = ____

# Print rmse_test
print('Test set RMSE of rf: {:.2f}'.format(rmse_test))
Redigera och kör kod