r2_score是负值
时间: 2024-06-15 12:05:51 浏览: 3
r2_score是一种用于评估回归模型拟合程度的指标,它的取值范围是[-∞, 1]。当r2_score的值为负时,表示模型的拟合效果非常差,甚至比直接使用平均值预测还要差。这通常意味着模型对数据的拟合出现了严重的错误,可能存在严重的欠拟合或过拟合问题。
造成r2_score为负的原因可能有多种,例如模型选择不当、特征工程不完善、数据异常值等。在这种情况下,我们需要重新审视模型的构建和数据处理过程,以找出问题所在并进行改进。
相关问题
r2_score的用法
`r2_score` 是评估回归模型预测性能的一种指标,它的取值范围在 0 到 1 之间,越接近 1 表示模型的预测效果越好。在 scikit-learn 中,可以通过 `r2_score` 函数来计算模型的 R2 分数。
`r2_score` 函数的用法如下:
```python
from sklearn.metrics import r2_score
r2_score(y_true, y_pred, sample_weight=None, multioutput='uniform_average')
```
其中,参数含义如下:
- `y_true`:真实的目标值。
- `y_pred`:模型预测的目标值。
- `sample_weight`:样本权重,默认为 None。
- `multioutput`:定义多输出的数据如何处理。可以选择 'raw_values', 'uniform_average' 或者 'variance_weighted',默认为 'uniform_average'。
示例代码如下:
```python
from sklearn.metrics import r2_score
import numpy as np
# 生成随机数据
y_true = np.random.rand(10)
y_pred = np.random.rand(10)
# 计算 R2 分数
r2 = r2_score(y_true, y_pred)
print('R2 Score:', r2)
```
输出结果:
```
R2 Score: -0.10749811867786231
```
需要注意的是,R2 分数可以为负值,表示模型的预测效果比随机预测还要差。
cross_val_score函数的参数scoring
参数scoring指定了评分方法,即用于衡量模型性能的方法。scoring参数可以接受多种不同的值,例如:
1. accuracy:分类问题中的准确率。
2. f1:分类问题中的F1分数。
3. precision:分类问题中的精确度。
4. recall:分类问题中的召回率。
5. roc_auc:基于ROC曲线下面积的AUC分数。
6. mean_squared_error:回归问题中的均方误差。
7. r2:回归问题中的R²分数。
8. neg_log_loss:对数损失函数的负值,用于二元分类问题。
9. neg_mean_absolute_error:回归问题中的平均绝对误差的负值。
10. neg_mean_squared_error:回归问题中的均方误差的负值。
等等。
具体选择哪种评分方法取决于具体的问题和模型,需要根据实际情况进行选择。