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exercițiu

评估回归树

在本练习中，您将使用根均方误差（RMSE）评估 dt 在测试集上的表现。RMSE 衡量模型预测与真实标签之间的平均偏差。模型的 RMSE 可通过对其均方误差（MSE）开平方得到。

特征矩阵 X_test、数组 y_test，以及您在上一个练习中训练的决策树回归器 dt 已在您的工作区中提供。

Instrucțiuni

100 XP
  • 从 sklearn.metrics 导入函数 mean_squared_error，并命名为 MSE。
  • 预测测试集标签，将输出赋给 y_pred。
  • 调用 MSE 计算测试集的 MSE，并将结果赋给 mse_dt。
  • 计算测试集的 RMSE，并将其赋给 rmse_dt。