Рассчитайте прогнозируемую точность модели в Python для задачи регрессии ⇐ Python

[Anonymous]

Я хочу рассчитать точность модели для прогнозирования осадков. Я уже рассчитал MAE, RMSE, MAPE для прогнозирования осадков. Но если вы хотите узнать общую точность модели, например, моя модель предсказывает точные результаты на 96%. Как я могу сделать это в Python? Вот мой код, как я рассчитал MAE, RMSE, MAPE в Python с помощью sklearn

from sklearn.metrics import mean_squared_error, explained_variance_score

mae = mean_squared_error(true, predicted)
print('Mean Squared Error : {}'.format(mae))

rmse = np.sqrt(mean_squared_error(true, predicted))
print('Root Mean Squared Error : {}'.format(rmse))

evs = explained_variance_score(true, predicted)
print('Explained Variance Score: {}'.format(evs))


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/528 ... on-problem