模組評量

您正在使用 Scikit-learn 從銷售資料的資料集定型迴歸模型。若您想要能夠評估模型，以確保它能準確地以新的資料進行預測。您應該怎麼做？

使用所有資料將模型定型。然後使用所有資料來進行評估

只使用特徵資料行來定型模型，然後只使用 [標籤] 資料行進行評估

將資料隨機分割成兩個子集。使用一個子集來定型模型，並使用另一個子集來評估模型

您已使用 Scikit-learn LinearRegression 類別建立模型物件。您應該做什麼來將模型定型？

呼叫模型物件的 predict() 方法，並指定定型特徵和標籤陣列

呼叫模型物件的 fit() 方法，並指定定型特徵和標籤陣列

呼叫模型物件的 score() 方法，並指定定型特徵和測試特徵陣列

使用 Scikit-learn 訓練迴歸模型。當您利用測試資料來評估它時，您會判斷該模型是否達成 R 平方計量 0.95。此計量告訴您有關模型的什麼資訊？

此模型會說明預測值與實際值之間的大部分變異數。

模型的正確性為 95%

平均而言，預測高於實際值 0.95

您必須先回答所有問題，才能檢查進度。

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