Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Đánh giá bộ hồi quy RF

Giờ bạn sẽ đánh giá RMSE trên tập kiểm tra của bộ hồi quy random forests rf mà bạn đã huấn luyện ở bài trước.

Bộ dữ liệu đã được xử lý sẵn và chia thành 80% train và 20% test. Ma trận đặc trưng X_test và mảng y_test có sẵn trong không gian làm việc của bạn. Ngoài ra, chúng tôi cũng đã nạp mô hình rf mà bạn đã huấn luyện ở bài trước.

Bài tập này là một phần của khóa học

Machine Learning với mô hình dựa trên cây trong Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Import mean_squared_error từ sklearn.metrics với bí danh MSE.
  • Dự đoán nhãn cho tập kiểm tra và gán kết quả vào y_pred.
  • Tính RMSE trên tập kiểm tra và gán vào rmse_test.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# 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))
Chỉnh sửa và Chạy Mã