python sklearn para calculo de metricas lineais

metricas.py

from sklearn.metrics import r2_score, mean_absolute_error, mean_squared_error

def show_metricas(y_test,y_pred,rounding:int = 3):
  m = {
      "MAE":("Erro Absoluto Médio [MAE]" , mean_absolute_error),
      "MSE":("Erro Quadratico Médio [MSE]",mean_squared_error),
      "RMSE":("variancia", lambda x,y :(mean_squared_error(x,y,squared=False))),
      "R2":("R^2", r2_score),
      "MAPE":("MAPE", lambda x,y: ((abs(x-y)/x).mean()))         
  }
  #preenche a matriz de resultados chamando os metodos
  ret = {tag: round(m[tag][1](y_test,y_pred),rounding) for tag in m}
  print('Métricas para a Previsão:')
  for tag in m:
    print(f'{m[tag][0]}: {ret[tag]}')
    
  return ret