Как оценить производительность модели линейной регрессии с использованием среднеквадратичной ошибки (MSE) в scikit-learn?
🧠 Тематика вопроса:
Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов, необходимых для понимания и применения современных технологий в профессиональной деятельности. Рассматриваются основные концепции, инструменты и практики, позволяющие эффективно решать задачи в данной области. Особое внимание уделяется развитию аналитического мышления и навыков работы с информацией. Программа включает теоретические модули, практические задания и разбор реальных кейсов для закрепления знаний. Подходит для широкого круга слушателей, желающих углубить свои компетенции.
Варианты ответа:
- mean_squared_error(y_true, y_pred)
- model.evaluate(y_true, y_pred)
- calculate_mse(model, test_data)
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Как использовать модель линейной регрессии для предсказания новых значений?
- Как выполнить регуляризацию при обучении линейной регрессии в scikit-learn?
- Что представляют собой гиперпараметры в контексте модели машинного обучения?
- Каким образом можно задать регуляризацию L1 при обучении линейной регрессии в scikit-learn?
- Какова роль learning rate в градиентном спуске?