Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Hiệu suất hồi quy

Giờ đây, bạn đã huấn luyện một mô hình reg với tất cả các đặc trưng từ sales_df và đã dự đoán giá trị doanh số, bạn có thể đánh giá hiệu suất bằng một số chỉ số thường dùng cho hồi quy.

Các biến X_train, X_test, y_train, y_test, và y_pred, cùng với mô hình đã được fit reg từ bài tập trước, đã được nạp sẵn cho bạn.

Nhiệm vụ của bạn là kiểm tra các đặc trưng giải thích được bao nhiêu phương sai của biến mục tiêu, đồng thời đánh giá khả năng của mô hình trong việc dự đoán trên dữ liệu chưa nhìn thấy.

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.
  • Tính điểm R-squared của mô hình bằng cách truyền các giá trị đặc trưng kiểm tra và giá trị mục tiêu kiểm tra vào một phương thức phù hợp.
  • Tính root mean squared error của mô hình sử dụng y_test và y_pred.
  • In r_squared và rmse.

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 ____

# Compute R-squared
r_squared = reg.____(____, ____)

# Compute RMSE
rmse = ____(____, ____)

# Print the metrics
print("R^2: {}".format(____))
print("RMSE: {}".format(____))
Chỉnh sửa và Chạy Mã