[背景音乐] 翻译: RyukaSuu |审阅: 19waa Coursera Global Translator Community
让我们真正地用一下这个模型
我们已经创建了一个线性回归模型 现在我们来评估一下它
所以我们接下来要做的是
#评估这个模型
怎么来评估它呢？
我们得看一看测试数据
还记得我们有分离的测试数据
让我们稍微看一下这个测试数据
举个例子 我们求一下...
测试数据...
价格那一列的平均值
平均价格是多少呢？
我们计算出测试数据的平均价格
对西雅图来说 这个价格是$543,000
这是平均的房屋价格 真的不便宜啊
我们之前已经建立了平方尺模型
我们想做的是用这个测试数据评估一下平方尺模型
我们将会用到我们建立的sqft_model
然后调用它的评估函数
我们将测试数据作为输入变量 它会打印或者
返回一些数据告诉我们这个模型拟合得有多好
让我们回车
我要把 print 敲在最前面
因为这样排版更好看些
你会看到所有测试数据的最大误差是410万
所以 其中有一个房子的数据是异常值 它导致这个模型预测得很不准确
它的平均误差 RMSE 也就是均方根误差
我们之前谈到过它
Emily在之前的课程中谈到过这一概念
均方根误差 (RMSE) 是$255,000
所以我们建立了一个模型 我们测试它 并得到了很高的RMSE
我们接着来看一下它由这些数据做出的一些预测
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