1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Машинне навчання з деревоподібними моделями в Python
Connected

вправа

Лінійна регресія проти дерева регресії

У цій вправі ви порівняєте RMSE на тестовій вибірці для dt з показником, отриманим моделлю лінійної регресії. Ми вже створили модель лінійної регресії lr і натренували її на тому самому наборі даних, що й dt.

Матриця ознак X_test, масив міток y_test, натренована модель лінійної регресії lr, функція mean_squared_error, імпортована під псевдонімом MSE, а також rmse_dt з попередньої вправи доступні у вашому робочому середовищі.

Інструкції

100 XP

  • Передбачте мітки для тестової вибірки за допомогою моделі лінійної регресії (lr) і запишіть результат у y_pred_lr.

  • Обчисліть MSE на тестовій вибірці та запишіть результат у mse_lr.

  • Обчисліть RMSE на тестовій вибірці та запишіть результат у rmse_lr.