r2_score要导入什么库

要使用 `r2_score` 函数，你需要导入 `sklearn.metrics` 库。以下是导入该库的代码:

from sklearn.metrics import r2_score

导入后，你可以使用 `r2_score` 函数来计算 R2 分数。这个函数可以用来评估回归模型的性能。

相关问题

需要导入吗metrics.r2_score

是的，如果您想在Python中使用R2分数（也称为决定系数）来评估回归模型的性能，您需要从sklearn.metrics库中导入r2_score函数。您可以使用以下代码进行导入：

from sklearn.metrics import r2_score

然后，您可以使用r2_score(y_true, y_pred)函数来计算真实标签y_true和预测标签y_pred之间的R2分数。

from sklearn.metrics import explained_variance_score,mean_absolute_error,mean_squared_error,median_absolute_error,r2_score

这是一个 Python 代码片段，导入了 sklearn 库中的一些评估指标函数。这些函数分别是 explained_variance_score、mean_absolute_error、mean_squared_error、median_absolute_error 和 r2_score。这些评估指标通常用于评估机器学习模型的性能。其中，explained_variance_score 评估模型对目标变量的解释能力，mean_absolute_error 和 mean_squared_error 评估模型预测值与真实值之间的平均绝对误差和平均平方误差，median_absolute_error 评估模型预测值与真实值之间的中位数绝对误差，r2_score 评估模型对目标变量的拟合程度。