Python里面knn的r2_score和bestscore、bestestimator、cvresults等有什么区别和联系

在Python中，KNN算法是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。其中，`r2_score`是一种用于评估回归模型性能的指标，它衡量了模型预测结果与实际观测值之间的拟合程度。`r2_score`的取值范围为0到1，越接近1表示模型拟合得越好。

而`best_score_`、`best_estimator_`和`cv_results_`是与交叉验证相关的属性。在使用KNN算法进行模型训练时，可以通过交叉验证来选择最优的超参数。这些属性通常与交叉验证的结果相关。

- `best_score_`是交叉验证过程中得到的最佳模型的评分，它可以是准确率、F1值等模型性能指标，具体取决于你使用的评估指标。
- `best_estimator_`是在交叉验证中表现最好的模型，在网格搜索或随机搜索中，它是具有最佳超参数设置的模型对象。
- `cv_results_`是一个包含了交叉验证过程中所有结果的字典或表格。它包含了每个超参数组合及其对应的评分、训练时间等信息，可以帮助你分析不同超参数配置下模型的性能。

总结起来，`r2_score`是用于评估回归模型拟合程度的指标，而`best_score_`、`best_estimator_`和`cv_results_`是与交叉验证相关的属性，用于选择最佳模型超参数配置和分析交叉验证结果。