linearregression的score函数

linearregression的score函数是用来计算模型的拟合程度的，其返回值为R²值，即决定系数。R²值越接近1，说明模型拟合程度越好，反之则越差。该函数的具体实现是通过计算模型预测值与真实值之间的差异来得到R²值。

相关问题

linearregression.score的参数是什么

在 scikit-learn 中，`LinearRegression` 的 `score` 函数的参数是测试数据和测试标签（也就是真实值），用来评估线性回归模型在测试数据上的表现。

具体来说，`score` 函数的参数如下：

LinearRegression.score(X_test, y_test)

其中，`X_test` 是测试数据，`y_test` 是测试标签。`score` 函数返回的是模型在测试数据上的 R-squared 值，也称为决定系数，用于评估模型的拟合优度。R-squared 值越接近 1，表示模型对测试数据的拟合程度越好。

from sklearn.model_selection import train_test_split, KFold, cross_val_score from sklearn.linear_model import LinearRegression, Ridge, Lasso from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor from sklearn.svm import LinearSVR, SVR from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor,RandomForestRegressor,BaggingRegressor from xgboost import XGBRegressor # from lightgbm import LGBMRegressor from catboost import CatBoostRegressor models = { " Linear Regression": LinearRegression(), " Linear Regression (L2 Regularization)": Ridge(), " Linear Regression (L1 Regularization)": Lasso(), " K-Nearest Neighbors": KNeighborsRegressor(), "Support Vector Machine (Linear Kernel)": LinearSVR(), " Support Vector Machine (RBF Kernel)": SVR(), " Decision Tree": DecisionTreeRegressor(), " Random Forest": RandomForestRegressor(), " Gradient Boosting": GradientBoostingRegressor(loss='absolute_error'), " XGBoost": XGBRegressor(), " LightGBM": LGBMRegressor(), " CatBoost": CatBoostRegressor(verbose=0) }

这段代码是一个 Python 字典，其中包含了多个回归模型，使用了不同的 Python 库来实现。其中包括了线性回归（Linear Regression）、带 L2 正则化的线性回归（Ridge）、带 L1 正则化的线性回归（Lasso）、K 近邻回归（KNeighborsRegressor）、线性支持向量机回归（LinearSVR）、径向基函数支持向量机回归（SVR）、决策树回归（DecisionTreeRegressor）、随机森林回归（RandomForestRegressor）、梯度提升回归（GradientBoostingRegressor）、XGBoost 回归（XGBRegressor）、LightGBM 回归（LGBMRegressor）和 CatBoost 回归（CatBoostRegressor）等多个模型。这些模型可以用于回归预测任务，每个模型都有不同的优缺点和适用场景。该代码将这些模型都定义在了一个字典中，方便进行调用和比较。同时，该代码还引入了一些常用的模型选择和评估方法，如数据集划分（train_test_split）、K 折交叉验证（KFold）、交叉验证评分（cross_val_score）等。