ЛММО. 9/24.5/11.3/6.Задача 1

Посчитайте среднюю абсолютную ошибку модели по оценке стоимости недвижимости. Сохраните метрику в переменную mae, выведите её значение.

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
# импортируйте функцию для расчёта MAE
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
# создание константы RANDOM_STATE
RANDOM_STATE = 42
# добавляем данные из CSV-файла в датафрейм pandas, делим датасет на выборки
df = pd.read_csv('real_estate_clean.csv')
X = df.drop('price', axis=1)
y = df['price']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, 
    y, 
    random_state=RANDOM_STATE
)
# обучаем модель линейной регрессии и получаем предсказания
model_lr  = LinearRegression()
model_lr.fit(X_train, y_train)
predictions = model_lr.predict(X_test)
# рассчитайте MAE для линейной регрессии
mae = mean_absolute_error(y_test, predictions)
# выведите значение MAE
print(mae)