scoring='neg_mean_squared_error'代表的意思

`scoring='neg_mean_squared_error'`是`RFECV`类中的一个参数，用于指定特征重要性评估指标。在这里，`neg_mean_squared_error`表示负的均方误差，即模型预测值与真实值之间的平均差值的平方。这个值越小，表示模型的预测精度越高。

在特征消除算法中，我们通过反复训练模型并移除对预测性能贡献较小的特征来逐步提高模型的预测精度。因此，我们需要一个评估指标来度量特征重要性，以便确定哪些特征应该被移除。均方误差是回归模型中最常用的评估指标之一，因此在这里选择了负的均方误差来度量特征重要性。

相关问题

机器学习算法目标变量为连续变量时，使用scoring='neg_mean_squared_error'报错ValueError: Unknown label type: 'continuous'

这个错误是因为 `scoring='neg_mean_squared_error'` 是一个用于分类任务的评分函数，而你的目标变量是连续变量（回归任务）。所以，你需要使用适合回归任务的评分函数。

对于回归任务，可以使用以下的评分函数：

- `neg_mean_absolute_error`
- `neg_mean_squared_error`
- `neg_root_mean_squared_error`
- `r2`

你可以根据你的任务需求选择适合的评分函数。例如，如果你想要评估预测值与真实值之间的平均误差，可以使用 `neg_mean_absolute_error`。如果你想要评估预测值与真实值之间的平均平方误差，可以使用 `neg_mean_squared_error`。

在使用评分函数时，可以参考以下示例代码：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import make_regression

# 创建一个回归数据集
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=10, random_state=42)

# 创建一个线性回归模型
model = LinearRegression()

# 使用 neg_mean_squared_error 作为评分函数
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')
print('neg_mean_squared_error scores:', scores)

# 使用 neg_mean_absolute_error 作为评分函数
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring='neg_mean_absolute_error')
print('neg_mean_absolute_error scores:', scores)

# 使用 neg_root_mean_squared_error 作为评分函数
from sklearn.metrics import make_scorer, mean_squared_error
import numpy as np
def root_mean_squared_error(y_true, y_pred):
    return np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred))
rmse_scorer = make_scorer(root_mean_squared_error, greater_is_better=False)
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring=rmse_scorer)
print('neg_root_mean_squared_error scores:', scores)

# 使用 r2 作为评分函数
from sklearn.metrics import r2_score
r2_scorer = make_scorer(r2_score)
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring=r2_scorer)
print('r2 scores:', scores)

以上示例代码演示了如何使用不同的评分函数进行交叉验证，并输出每个评分函数的结果。

score = cross_val_score(LinearRegression(), X_poly, y, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error').mean()中cv=5代表什么

在这行代码中，cv=5 表示使用 5 折交叉验证来评估模型的性能。简单来说，交叉验证是一种常用的模型评估方法，它将数据集分成 k 个子集，然后进行 k 次模型训练和测试，每次测试都使用一个不同的子集进行验证，而剩余的 k-1 个子集用来训练模型。最终，将 k 次测试结果取平均值作为模型的性能评估指标。在这里，cv=5 表示将数据集分成 5 个子集进行交叉验证，其中 4 个子集用来训练模型，1 个子集用来测试模型，重复 5 次，每个子集都会被用来测试一次，最终得到 5 个测试结果的平均值作为模型性能评估指标。