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演習

回帰モデルの評価

数問前に LinearRegression() で作成し、fit() 関数で学習させた線形回帰モデルを振り返りましょう。ここでは、すでにインポート済みのモデル lm を使って性能を評価します。

天気データも前と同様に X と y として読み込まれています。モデルの R-squared、平均二乗誤差（MSE）、平均絶対誤差（MAE）を計算していきましょう。

指示1 / 3

undefined XP
  • 1

    score() 関数を使って、モデルの R-squared を計算して表示してください。

  • 2

    mean_squared_error() 関数を使って、平均二乗誤差（MSE）を計算して表示してください。

  • 3

    今回は mean_absolute_error() 関数を使って、平均絶対誤差（MAE）を計算して表示するようにコードを修正してください。