# функция, которая вычисляет MAPE
def mape(y_true, y_pred):
    y_error = y_true - y_pred #рассчитайте вектор ошибок
    y_error_abs = [abs(i) for i in y_error] #рассчитайте вектор модуля ошибок
    perc_error_abs = y_error_abs/ y_true #рассчитайте вектор относительных ошибок
    mape = (sum(perc_error_abs) / len(y_true))
    return mape

# функция, которая принимает на вход модель и данные и выводит метрики
def make_prediction(m, X_train, y_train, X_test, y_test):
    model=m
    model.fit(X_train, y_train)
    predictions = model.predict(X_test)
    mae=mean_absolute_error(y_test, predictions) # ваш код здесь
    mse=mean_squared_error(y_test, predictions)
    r2=r2_score(y_test, predictions)
    print('MAE:{:.2f} MSE:{:.2f} MAPE:{:.2f} R2:{:.2f} '.format(mae,
                                                                mse,
                                                                mape(y_test,predictions),
                                                                r2))

for model in models:
    make_prediction(model, X_train_st, y_train, X_test_st, y_test)