【Pythonチートシート】回帰モデルの結果の評価方法（MAE、MSE、RMSE、R2）

この記事は 約3 分で読めます。

今回は、Pythonで回帰モデルの評価方法でよく用いられる方法について、ご紹介します。

なつめ

本記事は「ある程度他のプログラミング言語の経験はあるけど、あまりPythonは使ったことがない人を対象としたチートシート」です。私自身の備忘録的な感じでまとめています。

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平均絶対誤差（MAE）

MAEの計算式は以下の通りです。

from sklearn.metrics import mean_absolute_error
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 3, 3, 4, 6]
mean_absolute_error(x, y)
# 0.4

平均二乗誤差（MSE）

MSEの計算式は以下の通りです。

from sklearn.metrics import mean_squared_error
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 3, 3, 4, 6]
mean_squared_error(x, y)
# 0.4

二乗平均平方根誤差（RMSE）

RMSEの計算式は以下の通りです。

from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 3, 3, 4, 6]
np.swrt(mean_squared_error(x, y))
# 0.632455532

決定係数（R2）

R2の計算式は以下の通りです。

from sklearn.metrics import r2_score
import numpy as np
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 3, 3, 4, 6]
r2_score(x, y)
# 0.8

まとめ

今回は、Pythonで回帰モデルの評価方法でよく用いられる方法ついてまとめました。

なつめ

自分はよくR2とMAEを用いています。

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