В данной задаче нужно выбрать наиболее подходящий вариант для интерпретации результатов машинного обучения на основе среднеквадратических ошибок (RMSE), полученных при использовании трех различных алгоритмов: линейной регрессии, дерева решений и случайного леса. RMSE является мерой разброса прогнозных значений относительно фактических значений в регрессионной модели. Чем меньше значение RMSE, тем лучше модель прогназирует значения целевой переменной. Исходя из значений RMSE, полученных для трех моделей (1.2, 0.9 и 1.1), можно сделать следующие выводы: 1. Линейная регрессия имеет RMSE величиной 1.2. Это означает, что среднеквадратическая ошибка модели составляет 1.2 единицы. Такой результат может означать, что модель имеет некоторое смещение и не слишком точно прогнозирует значения целевой переменной. 2. Дерево решений имеет RMSE величиной 0.9. Это означает, что среднеквадратическая ошибка модели составляет 0.9 единицы. Такой результат говорит о том, что модель здесь показывает более точное прогнозирование, чем линейная регрессия. 3. Случайный лес имеет RMSE величиной 1.1. Это значит, что среднеквадратическая ошибка модели составляет 1.1 единицы. Такой результат означает, что модель прогнозирует значения целевой переменной с меньшей точностью, чем дерево решений, но с большей точностью, чем линейная регрессия. Таким образом, из представленных трех вариантов моделей, наиболее точным оказывается дерево решений с наименьшим значением RMSE (0.9). Это значит, что дерево решений показывает лучшие результаты в прогнозировании значений целевой переменной по сравнению с остальными двумя моделями.