score评估核岭回归的准确性

评估核岭回归的准确性通常使用以下指标：

1. R方值（R-squared）：用于衡量模型对目标变量的解释能力，值越接近1越好，最好为1。

2. 均方误差（MSE）：用于衡量模型的预测误差，值越小越好。

3. 均方根误差（RMSE）：与MSE类似，但是对误差进行了平方根处理，值越小越好。

4. 平均绝对误差（MAE）：用于衡量预测值与真实值之间的绝对误差，值越小越好。

5. 相对平均误差（rMAE）：用于衡量预测值与真实值之间的相对误差，值越小越好。

这些指标可以通过交叉验证等方法来评估模型的准确性。同时，还需要注意模型是否过拟合或欠拟合，需要进行适当的调参和模型选择。