Для интерпретации результатов машинного обучения с помощью линейной регрессии, дерева решений и случайного леса, нужно учитывать значения среднеквадратической ошибки (RMSE) для каждого алгоритма. RMSE является метрикой, которая измеряет разницу между фактическими значениями и прогнозируемыми значениями в модели. Чем меньше значение RMSE, тем лучше модель предсказывает данные. В данном случае, RMSE равны 1.2 для линейной регрессии, 0.9 для дерева решений и 1.1 для случайного леса. Исходя из значений RMSE, можно сделать следующие выводы: 1. Значение RMSE для дерева решений (0.9) является наименьшим из всех трех моделей. Это означает, что дерево решений лучше предсказывает данные, чем линейная регрессия и случайный лес. 2. Значение RMSE для случайного леса (1.1) выше, чем для дерева решений (0.9), но ниже, чем для линейной регрессии (1.2). Это означает, что случайный лес дает лучшие прогнозы, чем линейная регрессия, но по-прежнему хуже, чем дерево решений. 3. Значение RMSE для линейной регрессии (1.2) является наибольшим из всех трех моделей. Это говорит о том, что линейная регрессия дает наименее точные прогнозы данных. Исходя из этих результатов, можно сделать вывод, что дерево решений является наилучшим алгоритмом из трех, т.к. имеет наименьшую среднеквадратическую ошибку (RMSE). Следующим по точности является случайный лес, а наименее точными прогнозами обладает линейная регрессия.