import pandas
with open('aotiz.csv', 'r') as csvfile:
aotiz = pandas.read_csv(csvfile)
test = aotiz.loc[16:7000]
# Generate the train set with the rest of the data.
train = aotiz.loc[7000:7006]
x_columns = distance_columns
y_column = ["PM2.5"]
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn import metrics
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=6)
# Fit the model on the training data.
knn.fit(train[x_columns], train[y_column])
# Make point predictions on the test set using the fit model.
predictions = knn.predict(test[x_columns])
actual = test[y_column]
mse = (((predictions - actual) ** 2).sum()) / len(predictions)
print(mse)
Я пытаюсь узнать, как получить точность этой модели от scikit-learn.На данный момент я мог получить только среднеквадратическую ошибку, но как мне сравнить наборы «фактических» и «прогнозов», чтобы увидеть процент ошибок, которые у меня есть, из «фактического» списка.