1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Machine Learning với mô hình dựa trên cây trong Python
Connected

Bài tập

Đánh giá cây hồi quy

Trong bài tập này, bạn sẽ đánh giá hiệu năng trên tập kiểm tra của dt bằng chỉ số Root Mean Squared Error (RMSE). RMSE đo lường, trung bình, mức độ sai khác giữa dự đoán của mô hình và nhãn thực tế. RMSE của một mô hình có thể được tính bằng cách lấy căn bậc hai của Mean Squared Error (MSE) của mô hình.

Ma trận đặc trưng X_test, mảng y_test, cũng như bộ hồi quy cây quyết định dt mà bạn đã huấn luyện ở bài trước đều có sẵn trong không gian làm việc của bạn.

Hướng dẫn

100 XP
  • Import hàm mean_squared_error với bí danh MSE từ sklearn.metrics.
  • Dự đoán nhãn của tập kiểm tra và gán đầu ra vào y_pred.
  • Tính MSE trên tập kiểm tra bằng cách gọi MSE và gán kết quả vào mse_dt.
  • Tính RMSE trên tập kiểm tra và gán vào rmse_dt.