Для решения данной задачи, давайте разберем процесс обучения модели градиентного бустинга и вычисления среднеквадратичной ошибки (MSE) на тестовой выборке.

Шаги решения:

1. Подготовка данных:
   • Разделите ваш набор данных на обучающую и тестовую выборки. Обычно это делается в соотношении 80% на 20% или 70% на 30%.
   • Убедитесь, что данные очищены и подготовлены для обучения (например, обработка пропусков, нормализация и т.д.).
2. Обучение модели:
   • Выберите библиотеку для работы с градиентным бустингом, например, XGBoost или LightGBM.
   • Инициализируйте модель градиентного бустинга с параметрами, включая количество деревьев (в данном случае 50).
   • Обучите модель на обучающей выборке, используя целевую переменную.
3. Предсказание:
   • Сделайте предсказания на тестовой выборке, используя обученную модель.
4. Вычисление MSE:
   • Сравните предсказанные значения с реальными значениями целевой переменной в тестовой выборке.
   • Вычислите среднеквадратичную ошибку (MSE) по формуле: MSE = (1/n) * Σ(actual - predicted)², где n - количество объектов в тестовой выборке.

Теперь, чтобы выбрать правильный ответ из предложенных значений (0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8), вам нужно будет фактически провести обучение модели и вычислить MSE. Без выполнения этих шагов невозможно точно определить, какой из предложенных вариантов является правильным. Однако, если вы уже провели эксперименты и знаете, что ваш MSE находится в одном из указанных диапазонов, вы можете выбрать соответствующий ответ.