MMM分析の精度評価：R²・MAPE・ベイズR²の使い方
なぜ精度評価が重要か？
MMMモデルが「よく当てはまっているか」を評価せずに予算最適化に使うことは危険です。精度評価は、モデルへの信頼度を判断する重要なステップです。
1. 決定係数 R²（R-squared）
from sklearn.metrics import r2_score
y_true = df["revenue"]
y_pred = mmm.predict(X)
r2 = r2_score(y_true, y_pred)
print(f"R² = {r2:.3f}")
解釈の目安：
| R² | 評価 |
|---|---|
| > 0.90 | 優秀 |
| 0.80〜0.90 | 良好 |
| 0.70〜0.80 | 許容範囲 |
| < 0.70 | 要改善 |
⚠️ R²が高すぎる（0.98以上）場合は過学習の可能性があります。