我正在使用pandas sklearn做一些价格预测模型。我将数据集分为训练集和测试集。然后，我拟合模型并进行预测。 X和y是熊猫数据框
X_train,X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)
y_pred = model.predict(X_test)
difference = np.abs(np.subtract(y_pred,y_test))
用mae以外的百分比方式定义自己的精度计算方式
accuracy=np.divide(np.abs(np.subtract(y_pred,y_test)),y_test)
但是我该如何过滤熊猫中精度最低的数据以探索熊猫中预测错误的数据？