r2_score(y_test, y_pred)

这是一个 Python 代码，用于计算回归模型的 R2 得分。具体而言，它使用了 scikit-learn 库中的 r2_score 函数，该函数接受两个参数：y_test 和 y_pred。其中，y_test 是测试集的真实标签，y_pred 是模型对测试集进行的预测结果。

该函数的返回值是一个介于 0 和 1 之间的浮点数，表示模型的拟合程度。当 R2 得分接近 1 时，说明模型能够很好地拟合数据，预测结果与真实值的差异很小；当 R2 得分接近 0 时，说明模型的拟合效果很差，预测结果与真实值的差异很大。当 R2 得分为负数时，说明模型的拟合效果比随机猜测还要差。

因此，使用 r2_score 函数可以评估回归模型的拟合效果，并对不同模型的性能进行比较。

相关问题

r2 = r2_score(y_test, y_pred)

r2_score() 是 scikit-learn 库中的一个函数，用于计算 R-squared 分数（决定系数）。它接受两个参数：y_test 和 y_pred。

y_test 是测试集中的真实目标变量的值，而 y_pred 是模型对测试集进行预测得到的目标变量的值。

r2_score() 函数将根据这两个参数计算出 R-squared 分数，用于评估模型对测试集的拟合程度。R-squared 分数的取值范围为 0 到 1，越接近 1 表示模型对数据的拟合效果越好。

你可以使用 r2_score() 函数来计算模型的 R-squared 分数，例如：

from sklearn.metrics import r2_score

r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print("R-squared Score:", r2)

这段代码将计算出模型的 R-squared 分数，并打印输出结果。

forest_reg = RandomForestRegressor(max_depth=(15),min_samples_leaf=2,min_samples_split=3#,n_estimators=100) param_grid = {'n_estimators': [ 20]} grid_search = GridSearchCV(forest_reg, param_grid, cv=5, scoring='r2') grid_search.fit(X_train_scaled, y_train) best_forest_reg = grid_search.best_estimator_ y_forest_pred_train = best_forest_reg.predict(X_train_scaled) y_forest_pred_test = best_forest_reg.predict(X_test_scaled) print("随机森林模型 R2 (训练集):", r2_score(y_train, y_forest_pred_train)) print("随机森林模型 R2 (测试集):", r2_score(y_test, y_forest_pred_test))。

这段代码使用了sklearn库中的随机森林回归模型(RandomForestRegressor)和网格搜索(GridSearchCV)方法，进行模型的训练和参数调优。具体实现如下：

- forest_reg = RandomForestRegressor(max_depth=(15),min_samples_leaf=2,min_samples_split=3#,n_estimators=100)：创建一个随机森林回归模型对象forest_reg，指定了模型的最大深度(max_depth)、叶子节点最小样本数(min_samples_leaf)、内部节点最小样本数(min_samples_split)等参数。

- param_grid = {'n_estimators': [ 20]}：设置用于网格搜索的参数范围，此处设置n_estimators参数的值为[20]。

- grid_search = GridSearchCV(forest_reg, param_grid, cv=5, scoring='r2')：创建一个网格搜索对象grid_search，指定了要搜索的模型对象forest_reg、参数范围param_grid、交叉验证折数cv、评估指标scoring等参数。

- grid_search.fit(X_train_scaled, y_train)：对网格搜索对象grid_search进行拟合，使用训练集特征矩阵X_train_scaled和目标变量y_train进行训练。

- best_forest_reg = grid_search.best_estimator_：从网格搜索结果中选取最佳的模型对象best_forest_reg，即拟合效果最好的随机森林回归模型。

- y_forest_pred_train = best_forest_reg.predict(X_train_scaled)：使用训练集特征矩阵X_train_scaled对训练集目标变量y_train进行预测，得到预测结果y_forest_pred_train。

- y_forest_pred_test = best_forest_reg.predict(X_test_scaled)：使用测试集特征矩阵X_test_scaled对测试集目标变量y_test进行预测，得到预测结果y_forest_pred_test。

- print("随机森林模型 R2 (训练集):", r2_score(y_train, y_forest_pred_train))：输出随机森林回归模型在训练集上的R2评分。

- print("随机森林模型 R2 (测试集):", r2_score(y_test, y_forest_pred_test))：输出随机森林回归模型在测试集上的R2评分。

最终的输出结果为随机森林模型在训练集和测试集上的R2评分，用于评估模型的拟合效果和泛化能力。