迴歸效能
現在你已經用 sales_df 的所有特徵訓練出模型 reg，並完成銷售額的預測，你可以用一些常見的迴歸指標來評估效能。
變數 X_train、X_test、y_train、y_test 和 y_pred，以及已擬合的模型 reg，都已從上一個練習預先載入。
你的任務是評估這些特徵能多大程度解釋目標值的變異，同時檢驗模型在看不見的新資料上的預測能力。
本練習屬於課程
使用 scikit-learn 進行監督式學習
練習說明
- 匯入
root_mean_squared_error。 - 將測試特徵值與測試目標值傳入合適的方法，計算模型的 R-squared 分數。
- 使用
y_test與y_pred計算模型的均方根誤差（RMSE）。 - 印出
r_squared與rmse。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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(____))