我这个代码如何预测模型的精度
时间: 2024-02-09 18:08:02 浏览: 24
要评估多项式回归模型的预测精度,可以使用测试数据集和一些常见的回归指标,例如均方误差(Mean Squared Error,MSE)、均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)等。
在你的代码中,已经将测试数据集X_test和y_test定义好了,因此可以使用sklearn中的mean_squared_error、mean_absolute_error函数来计算MSE和MAE。具体代码如下:
```python
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error
# 对测试数据集进行多项式转换
X_poly_test = poly.fit_transform(X_test)
# 使用模型进行预测
y_pred = model1.predict(X_poly_test)
# 计算MSE和MAE
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
print("MSE:", mse)
print("MAE:", mae)
```
其中,mean_squared_error函数需要传入实际值y_test和预测值y_pred作为参数,计算出MSE。mean_absolute_error函数的使用方式类似,计算出MAE。最后将两个指标打印出来即可。这两个指标的值越小,表示模型的预测能力越好。
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