Tema 3.4 - Entrenamiento de Otro Modelo

Entrenamiento de Otro Modelo

El modelo que hemos entrenado alcanzó un error cuadrático medio de alrededor de 18646,5 ¿Se trata de un valor de error cuadrático medio alto o bajo? ¿Qué nos dice esto sobre la calidad de las predicciones y del modelo? Por sí mismo, el valor del error cuadrático medio de un solo modelo no es muy útil.

Las unidades del error medio al cuadrado en nuestro caso son dólares al cuadrado (no dólares), lo que hace que también sea difícil de razonar intuitivamente, sin embargo, podemos entrenar otro modelo y luego comparar los valores del error medio al cuadrado para ver qué modelo funciona mejor en términos relativos; recordemos que una métrica de error baja significa que la diferencia entre el precio de lista predicho y los valores de precio de lista reales es baja, mientras que una métrica de error alta significa que la diferencia es alta.

Entrenemos otro modelo, esta vez utilizando la columna de bathrooms, y comparemos los valores de MSE.

Instrucciones: 

• Modificar la función predict_price a la derecha para utilizar la columna baños en lugar de la columna acomodados para hacer las predicciones 
• Aplique la función a test_df y asigne el objeto Series resultante que contiene los valores de predicted_ price a la columna predicted_price de test_df 
• Calcule el error al cuadrado entre las columnas price y predicted price en test_df y asigne el objeto Serie resultante a la columna squared _error en test_df 
• Calcule la media de la columna squared_error en test_df y asígnela a mse 
• Utilice la función print o el inspector de variables para mostrar el valor de MSE

Soluciones