model.compile(loss='mse', optimizer='adam')怎么将这个替换为R2

R2是评估回归模型性能的指标，它通常使用在模型的评估中。而compile函数中的loss参数是用来指定模型的损失函数，而不是模型评估的指标。因此，我们无法将上述代码中的mse替换为R2。

如果您想要使用R2作为模型评估的指标，可以在训练模型时使用sklearn库中的r2_score函数进行计算。例如：

from sklearn.metrics import r2_score

model.fit(X_train, y_train)

y_pred = model.predict(X_test)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

print('R2 score:', r2)

其中，X_train和y_train是训练集数据和标签，X_test和y_test是测试集数据和标签。通过fit函数训练模型，然后使用predict函数预测测试集数据，并使用r2_score函数计算R2分数。