1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Кероване навчання зі scikit-learn
Connected

вправа

Прогнозування на тестовому наборі

У попередній вправі лінійна регресія та ridge дали подібні результати. Можна обрати будь-яку з цих моделей; однак варто перевірити якість передбачення на тестовому наборі, щоб побачити, чи одна з них перевершує іншу.

Ви використаєте корінь із середньоквадратичної помилки (RMSE) як метрику. Словник models, що містить назви та екземпляри двох моделей, уже завантажено для вас, так само як і масиви для тренування та цілі: X_train_scaled, X_test_scaled, y_train і y_test.

Інструкції

100 XP
  • Імпортуйте root_mean_squared_error.
  • Навчіть модель на масштабованих тренувальних ознаках і тренувальних мітках.
  • Зробіть передбачення, використовуючи масштабовані тестові ознаки.
  • Обчисліть RMSE, передавши мітки тестового набору та передбачені мітки.