R2 - коэффициент детерминации - универсальная мера зависимости одной случайной величины от множества других, величина, показывающая, насколько данная модель работает лучше, чем модель, в которой присутствует только константа, а входные переменные отсутствуют или коэффициенты регрессии при них равны нулю. R2 вычисляет долю средней квадратичной ошибки модели от MSE среднего, а затем вычитает эту величину из единицы. Увеличение метрики означает прирост качества модели. Вычислим значение R2 для линейной регрессии...

Задача import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import mean_absolute_error data = pd.read_csv('/datasets/flights_preprocessed.csv') target = data['Arrival Delay'] features = data.drop(['Arrival Delay'] , axis=1) features_train, features_valid, target_train, target_valid = train_test_split( features, target, test_size=0...