#1284045

#1284045: Как оценить производительность модели линейной регрессии с использованием среднеквадратичной ошибки (MSE) в scikit-learn?

Как оценить производительность модели линейной регрессии с использованием среднеквадратичной ошибки (MSE) в scikit-learn?
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

Тематика: Регрессионный анализ Теория функций комплексной переменной Учет и анализ
📚 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?