如何解决负 R2 分数在回归中意味着什么?
我的支持向量回归的 R2 分数为负。但是当我尝试预测新结果时,它比其他算法提供了更好的性能?负 R2 分数是否不会影响模型性能?
解决方法
如本文档 (link) 中所述,R2 分数可能为负。 R2 并不总是任何东西的平方,所以它可以是负值而不违反任何数学规则。仅当所选模型不跟随数据趋势时,R2 才为负。
由于过度拟合,您的模型可能会提供更好的性能。
或者尝试以这种格式运行 r2 评分函数:
r2_score(y_true,y_pred)
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