Задание (TLDR запихните данные в линейный регрессор)
Сравните получаемое с помощью градиентного бустинга качество с качеством работы линейной регрессии.
Для этого обучите LinearRegression из sklearn.linear_model (с параметрами по умолчанию) на обучающей выборке и оцените для прогнозов полученного алгоритма на тестовой выборке RMSE. Полученное качество - ответ в пункте 5
Мой код:
from sklearn.linear_model import LinearRegression
lr = LinearRegression()
model =
lr.fit(X_train, y_train)
pred = model.predict(X_test)
answer = mean_squared_error(y_test, pred) ** 0.5
print(answer)
Output:
5.25892992767
Сабмит не принимается. Сообщение "Проверьте, что используете именно sklearn.linear_model.LinearRegression с настойками по умолчанию"
Есть идеи почему он не хочет принять ответ?