平均二乗誤差は、分りにくい。R2がいい
了解しました。平均二乗誤差（Mean Squared Error, MSE）は、予測値と実際の値の誤差の二乗の平均を示す指標ですが、R2スコア（決定係数）は、モデルが実際のデータをどの程度説明できるかを示す指標です。R2スコアは、0から1の範囲で、1に近いほどモデルの性能が良いことを示します。以下のように、R2スコアを計算することができます。
python
from sklearn.metrics import r2_score # テストデータに対するR2スコアを計算 r2 = r2_score(y_test, y_pred) print("R2 Score:", r2)
このコードは、モデルがテストデータに対してどの程度の精度で予測を行っているかを示すR2スコアを計算します。R2スコアが1に近いほど、モデルの性能が高いことを示し、0に近いほど性能が低いことを示します。