ЛММО. 9/24.5/11.4/6.Задача 1

Вычислите метрику R² для обученной модели. Для этого импортируйте функцию расчёта R² из библиотеки sklearn. Сохраните метрику в новую переменную. 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 R2
from sklearn.metrics import r2_score
# 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 значения R2 для линейной регрессии
r2 = r2_score(y_test, predictions)
# выведите полученное значение R2
print("R2 LinearRegression =", r2)