BaşlayınÜcretsiz başlayın

RF regresörünü değerlendir

Şimdi, bir önceki egzersizde eğittiğin rastgele ormanlar regresörü rf'nin test kümesi RMSE'sini değerlendireceksin.

Veri kümesi senin için işlenip %80 eğitim ve %20 test olarak bölündü. Özellik matrisi X_test ve y_test dizisi çalışma alanında hazır. Ek olarak, önceki egzersizde eğittiğin rf modeli de yüklendi.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Ağaç Tabanlı Modellerle Machine Learning

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • sklearn.metrics içinden mean_squared_error fonksiyonunu MSE olarak içe aktar.
  • Test kümesi etiketlerini tahmin et ve sonucu y_pred değişkenine ata.
  • Test kümesi RMSE'sini hesapla ve rmse_test değişkenine ata.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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))
Kodu Düzenle ve Çalıştır