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

вправа

Оцініть помилку на тренуванні

Тепер ви оціните RMSE на тренувальній вибірці, отримане регресійним деревом dt, яке ви створили в попередній вправі.

Окрім dt, у вашому середовищі доступні X_train і y_train.

Зауважте, що в scikit-learn MSE моделі можна обчислити так:

MSE_model = mean_squared_error(y_true, y_predicted)

де використовується функція mean_squared_error з модуля metrics. Першим аргументом їй передаються справжні мітки y_true, а другим — передбачені мітки моделі y_predicted.

Інструкції

100 XP
  • Імпортуйте mean_squared_error як MSE з sklearn.metrics.
  • Навчіть dt на тренувальній вибірці.
  • Зробіть передбачення міток тренувальної вибірки за допомогою dt та запишіть результат у y_pred_train.
  • Обчисліть RMSE на тренувальній вибірці для dt та збережіть у RMSE_train.