Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Dự đoán trên tập kiểm tra

Trong bài trước, linear regression và ridge cho kết quả khá tương đồng. Bạn có thể chọn một trong hai mô hình; tuy nhiên, hãy kiểm tra hiệu năng dự đoán trên tập kiểm tra để xem liệu có mô hình nào vượt trội hơn không.

Bạn sẽ dùng chỉ số root mean squared error (RMSE). Từ điển models, chứa tên và instance của hai mô hình, đã được nạp sẵn cùng với các mảng đặc trưng và nhãn X_train_scaled, X_test_scaled, y_train, và y_test.

Bài tập này là một phần của khóa học

Học có giám sát với scikit-learn

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Import root_mean_squared_error.
  • Huấn luyện mô hình với các đặc trưng huấn luyện đã scale và nhãn huấn luyện.
  • Tạo dự đoán sử dụng các đặc trưng kiểm tra đã scale.
  • Tính RMSE bằng cách truyền các nhãn của tập kiểm tra và các nhãn dự đoán.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

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

# Import root_mean_squared_error
from ____.____ import ____

for name, model in models.items():
  # Fit the model to the training data
  ____
  
  # Make predictions on the test set
  y_pred = ____
  
  # Calculate the test_rmse
  test_rmse = ____(____, ____)
  print("{} Test Set RMSE: {}".format(name, test_rmse))
Chỉnh sửa và Chạy Mã