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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 [背景音乐]
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