在 sklearn 中,所有的损失都用负数表示,所以无论是均方误差还是平方误差,都会被计算成负数。而我们真正需要的值需要去掉负号。 假如我们 把 设置参数为 scoring = 'r2',来计算回归的R2 import numpy as np from sklearn.model_selection import GridSearchCV,cross_val_score from sklearn.linear_model import R...
sklearn.metrics.r2_score(y_true, y_pred, sample_weight=None, multioutput=’uniform_average’) R^2 (coefficient of determination) regression score function. R2可以是负值(因为模型可以任意差)。如果一个常数模型总是预测y的期望值,而忽略输入特性,则r^2的分数将为0.0。 Best possible score is 1.0 an...
只是有时候模型预测性能太差,预测误差比平均期望还要大,那sklearn这个算法R2就是负值了。
3.4 r2_score(决定系数、R方) 判定系数,其含义是也是解释回归模型的方差得分,其值取值范围是[0,1],越接近于1说明自变量越能解释因变量的方差变化,值越小则说明效果越差。又称为the coefficient of determination。判断的是预测模型和真实数据的拟合程度,最佳值为1,同时可为负值。如果结果是0,就说明我们的模型跟...
r2_score(y_true, y_pred) y_true = [[0.5, 1], [-1, 1], [7, -6]] y_pred = [[0, 2], [-1, 2], [8, -5]] r2_score(y_true, y_pred, multioutput='variance_weighted') y_true = [[0.5, 1], [-1, 1], [7, -6]] ...
r2_score(y_true, y_pred) y_true = [[0.5,1], [-1,1], [7, -6]] y_pred = [[0,2], [-1,2], [8, -5]] r2_score(y_true, y_pred, multioutput='variance_weighted') y_true = [[0.5,1], [-1,1], [7, -6]] ...
from sklearn.metrics import r2_score y_true = [3, -0.5, 2, 7]y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]r2_score(y_true, y_pred)y_true = [[0.5, 1], [-1, 1], [7, -6]]y_pred = [[0, 2], [-1, 2], [8, -5]]r2_score(y_true, y_pred, multioutput='variance_weighted'...
from sklearn.metrics import r2_score r2_score(yhat,Ytest) ###要注意输入的顺序 或者r2 = reg.score(Xtest,Ytest) 或者cross_val_score(reg,X,y,cv=10,scoring="r2").mean() 当MSE不高,但是我们的R方也不高的时候,说明我们的模型比较好地拟合了一部分数据的数值,却没有能正确拟合数据的分布。如果...
1 why do I get nan when using sklearn R2 function? 1 Found input variables with inconsistent numbers of samples: [354, 152] when printing the R2 scores 0 Why is my R^2 value on python giving me a negative integer as output? 0 Why is scikit-learn r2 score zero? 0 S...
当你把它放到excel中时,你是在回归你的预测值和你的真实值,然后提供的r2当然是非常高的,但却是...