平均絶対誤差も表示したい

2024年6月8日

平均絶対誤差（Mean Absolute Error, MAE）は、予測値と実際の値の絶対誤差の平均を示す指標です。MAEが小さいほど、モデルの予測精度が高いことを示します。

MAEを計算するには、sklearn.metricsモジュールからmean_absolute_error関数を使用します。以下は、MAEを計算して表示するコード例です。

python
from sklearn.metrics import mean_absolute_error

# テストデータに対するMAEを計算
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
print("Mean Absolute Error:", mae)

このコードを追加して、MAEも出力することができます。MAEが小さく、R2スコアが高いモデルがより良い予測を提供していることを示します。