python 分数回归模型

要评估Python中的回归模型的分数，可以使用Scikit-Learn库中的cross_val_score函数。这个函数可以用于计算回归模型的性能指标，比如均方误差(MSE)和R平方值。在使用这个函数之前，您需要先加载相关的包，如sklearn.datasets中的make_regression、sklearn.model_selection中的cross_val_score和sklearn.linear_model中的LinearRegression。然后，您可以使用make_regression函数生成一些样本数据，并创建一个线性回归模型。接下来，您可以使用cross_val_score函数来计算模型的MSE和R平方值，通过指定scoring参数为'neg_mean_squared_error'和'r2'来实现。

示例代码如下：

# 加载生成回归的包及计算模型分数的相关包
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 指定X和y
features, target = make_regression(n_samples=100, n_features=3, n_informative=3, n_targets=1, noise=50, coef=False, random_state=12)

# 创建线性回归模型
ols = LinearRegression()

# 以MSE(残差平方和)法交叉验证模型，这里Scikit-Learn内部约定指标取了负值
print(cross_val_score(ols, features, target, scoring='neg_mean_squared_error', cv=4))

# 以R方法交叉验证模型
print(cross_val_score(ols, features, target, scoring='r2', cv=4))

在上述代码中，我们首先使用make_regression函数生成了一些样本数据，并将其存储在features和target变量中。然后，我们创建了一个线性回归模型ols。接下来，我们使用cross_val_score函数两次，分别计算了模型的MSE和R平方值。通过指定scoring参数为'neg_mean_squared_error'和'r2'，我们可以得到相应的评价结果。

请注意，这里的MSE值是取了负值的，这是因为Scikit-Learn内部约定，越大的值表示模型性能越差。而R平方值越接近1表示模型的拟合效果越好。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python回归模型评估](https://blog.csdn.net/shenliang1985/article/details/113661205)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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