私はレンタルを決定するための回帰モデルを持っています。予測は0/1バイナリの結果ではなく、時間単位のレンタル数です。モデルパフォーマンスプロット：回帰モデルのMAEプロット[ROCプロットの回帰式]
パフォーマンスメトリックの場合、私は主にMean Absolute Error（MAE）を見ています。
私の質問は、RにMAEをグラフィカルにプロットする方法はありますか？私は基本的にMAE版のROCRパッケージを探しています。
私のデータセットは、モデルのパフォーマンスが将来の予測にどのように変化するかを調べる必要があるため、予測データに対する回帰予測のMAEを予測しています。
あなたは単にMAEを自分で計算することができます。ここでは、MAEのローリング計算を含む簡単な例を示します。この文脈ではあまり意味がありませんが、あなたの目的にはおそらく役に立ちます：
library(dplyr)
MyData <- iris %>% select(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length,Petal.Width)
MyModel <- lm(Sepal.Length ~ ., MyData)
MyDf <- data.frame(Observation = MyData$Sepal.Length,
Predictions = predict(MyModel),
CumMeanAbsError = cumsum(abs(MyData$Sepal.Length-predict(MyModel)))/as.integer(row.names(MyData)))