他の2つの評価もおねがい

2024年6月8日

もちろんです。ランダムフォレストモデルの性能を評価するために、平均絶対誤差（Mean Absolute Error）と決定係数（Coefficient of Determination）を計算してみましょう。

以下がコードと計算方法です：

python
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, r2_score

# 平均絶対誤差を計算する
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
print("Mean Absolute Error:", mae)

# 決定係数を計算する
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print("Coefficient of Determination (R^2):", r2)

これらの評価指標は、モデルの性能をより詳細に理解するのに役立ちます。平均絶対誤差は予測値と実際の値の絶対的な差の平均を示し、決定係数はモデルが目標変数の変動をどの程度説明しているかを示します。