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Sklearn.metrics下面的r2_score函数用于计算R#xff08;确定系数#xff1a;coefficient of determination#xff09;。它用来度量未来的样本是否可能通过模型被很好地预测。
分值为 1 表示最好#xff0c;但我们在使用过程中#xff0c… 目录 正文评论区参考链接 正文
Sklearn.metrics下面的r2_score函数用于计算R²确定系数coefficient of determination。它用来度量未来的样本是否可能通过模型被很好地预测。
分值为 1 表示最好但我们在使用过程中经常发现它变成了负数多次手动调参只能改变负值的大小却始终不能让该值变成正数。 R 2 R^2 R2 的定义如下图从公式来看即使我们不使用任何模型仅仅用目标集标签的平均值就能让 R2_score 为 0如果值为负数则表示我们预测的结果还不如测试集中的 y_label 的平均值准确。下面我们最简单的模型去测试一下 R2_score 到底跟什么有关系。
评论区
用随机森林回归树预测波浪类型的数据不行 R 2 R^2 R2 是负的还不如用多项式回归预测还能到0.6感觉是数据分布不适合这个模型怎么调参都不行换模型得了换神经网络模型完美解决这个问题 R 2 R^2 R2 能达到 0.9 以上换个模型吧数据不适合
参考链接
[1] Sklearn模型中预测值的R2_score为负数的问题探讨 2019.1
