neg_mean_squared_error越大越好还是

同样不正确。neg_mean_squared_error是负均方误差（Negative Mean Squared Error）的意思，它的取值范围是负无穷到0。在Python中，sklearn.metrics.neg_mean_squared_error越接近0越好。因为负均方误差越接近0，说明预测结果与真实值的偏差越小，模型的预测精度越高。

相关问题

‘neg_root_mean_squared_error’

"neg_root_mean_squared_error" 是一种用于回归问题的评估指标，它是均方根误差的相反数。均方根误差（RMSE）是预测值与真实值之间差异的平方和的平均值的平方根。因此，"neg_root_mean_squared_error" 的值越小，表示模型的预测能力越好。在使用该评估指标时，我们可以使用 sklearn 库中的 mean_squared_error 函数来计算均方误差，然后取其相反数并开方得到均方根误差。

['accuracy', 'adjusted_mutual_info_score', 'adjusted_rand_score', 'average_precision', 'balanced_accuracy', 'completeness_score', 'explained_variance', 'f1', 'f1_macro', 'f1_micro', 'f1_samples', 'f1_weighted', 'fowlkes_mallows_score', 'homogeneity_score', 'jaccard', 'jaccard_macro', 'jaccard_micro', 'jaccard_samples', 'jaccard_weighted', 'matthews_corrcoef', 'max_error', 'mutual_info_score', 'neg_brier_score', 'neg_log_loss', 'neg_mean_absolute_error', 'neg_mean_absolute_percentage_error', 'neg_mean_gamma_deviance', 'neg_mean_poisson_deviance', 'neg_mean_squared_error', 'neg_mean_squared_log_error', 'neg_median_absolute_error', 'neg_negative_likelihood_ratio', 'neg_root_mean_squared_error', 'normalized_mutual_info_score', 'positive_likelihood_ratio', 'precision', 'precision_macro', 'precision_micro', 'precision_samples', 'precision_weighted', 'r2', 'rand_score', 'recall', 'recall_macro', 'recall_micro', 'recall_samples', 'recall_weighted', 'roc_auc', 'roc_auc_ovo', 'roc_auc_ovo_weighted', 'roc_auc_ovr', 'roc_auc_ovr_weighted', 'top_k_accuracy', 'v_measure_score']哪些适合xgboost回归

对于XGBoost回归问题，以下指标适合用于评估模型性能：

- explained_variance：解释方差
- neg_mean_absolute_error：负均绝对误差
- neg_mean_squared_error：负均方误差
- neg_mean_squared_log_error：负对数均方误差
- neg_median_absolute_error：负中值绝对误差
- r2：R平方值

这些指标可以通过scikit-learn库中的相关函数来计算。例如，使用neg_mean_absolute_error函数计算负均绝对误差：

from sklearn.metrics import mean_absolute_error

# 假设y_true是真实值，y_pred是模型预测值
mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
neg_mae = -mae

你可以根据需要选择适当的指标进行评估。请注意，这些指标适用于回归问题，不适用于分类问题。