Herausforderung: Preisvorhersage mit Polynomregression
In dieser Aufgabe wird dasselbe Polynomialregressionsmodell zweiten Grades wie in der vorherigen Aufgabe erstellt. Allerdings muss der Datensatz in ein Trainings- und ein Testset aufgeteilt werden, um den RMSE für beide Sets zu berechnen. Dies ist notwendig, um zu beurteilen, ob das Modell über- oder unteranpasst ist.
Hier eine Erinnerung an die Funktion train_test_split(), die verwendet werden soll.
Außerdem eine Erinnerung an die Funktion mean_squared_error(), die zur Berechnung des RMSE benötigt wird:
rmse = mean_squared_error(y_true, y_predicted, squared=False)
Swipe to start coding
- Weisen Sie die DataFrame-Spalte
'age'vondfder VariablenXzu. - Verarbeiten Sie
Xmit der KlassePolynomialFeaturesvor. - Teilen Sie den Datensatz mit der entsprechenden Funktion aus
sklearn. - Erstellen und trainieren Sie ein Modell mit dem Trainingsdatensatz.
- Sagen Sie die Zielwerte sowohl für den Trainings- als auch für den Testdatensatz voraus.
- Berechnen Sie das RMSE für Trainings- und Testdatensatz.
- Drucken Sie die Zusammenfassungstabelle aus.
Lösung
Nach Abschluss der Aufgabe fällt auf, dass der Test-RMSE sogar niedriger ist als der Trainings-RMSE. In der Regel erzielen Modelle auf unbekannten Instanzen keine besseren Ergebnisse. Hier ist der Unterschied jedoch sehr gering und zufallsbedingt. Unser Datensatz ist relativ klein, und beim Aufteilen hat das Testset etwas besser (leichter vorhersehbare) Datenpunkte erhalten.
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Can you explain how to interpret RMSE values for training and test sets?
What does it mean if the test RMSE is lower than the training RMSE?
Can you provide an example of how to use train_test_split and mean_squared_error together?
Awesome!
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In dieser Aufgabe wird dasselbe Polynomialregressionsmodell zweiten Grades wie in der vorherigen Aufgabe erstellt. Allerdings muss der Datensatz in ein Trainings- und ein Testset aufgeteilt werden, um den RMSE für beide Sets zu berechnen. Dies ist notwendig, um zu beurteilen, ob das Modell über- oder unteranpasst ist.
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Außerdem eine Erinnerung an die Funktion mean_squared_error(), die zur Berechnung des RMSE benötigt wird:
rmse = mean_squared_error(y_true, y_predicted, squared=False)
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Nach Abschluss der Aufgabe fällt auf, dass der Test-RMSE sogar niedriger ist als der Trainings-RMSE. In der Regel erzielen Modelle auf unbekannten Instanzen keine besseren Ergebnisse. Hier ist der Unterschied jedoch sehr gering und zufallsbedingt. Unser Datensatz ist relativ klein, und beim Aufteilen hat das Testset etwas besser (leichter vorhersehbare) Datenpunkte erhalten.
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