如何解决ValueError：当目标包含负值时，不能使用均方对数误差
cross_val_score(estimator=LinearRegression(),X=X,y=y,scoring='neg_mean_squared_log_error',cv=5)
导致以下错误：
ValueError: Mean Squared Logarithmic Error cannot be used when targets contain negative values.
即使我的目标向量没有负值（房价）
>>> np.any(y < 0)
False
我知道未为负值定义log函数，这意味着对数平方误差使用以下公式：
这意味着问题一定出在哪里，即在拟合线性回归预测为负值之后，情况并非如此：
>>> np.any(LinearRegression().fit(X,y).predict(X) < 0)
False
我已经阅读了类似问题的答案，但是我仍然不确定是什么导致了此错误以及如何解决该错误。使用交叉验证时，其他正则化线性回归器（例如Ridge，Lasso，ElasticNet）也会发生相同的错误。但是当我使用
mean_squared_log_error(y,model.fit(X,y).predict(X))
使用这些相同的模型，即找到训练分数，它完美地运行而没有错误。
我的目标是在kaggle上提交预测。他们使用均方根对数误差来评估性能，但是如果我的预测有时为负，那么kaggle如何使用该指标来计算出分数？
与其他评分器（例如neg_mean_squared_error）进行交叉验证时
cross_val_score(estimator=LinearRegression(),scoring='neg_mean_squared_error',cv=5)
当然没有问题，所以我可以使用带有此度量的交叉评估值来评估我的模型的性能，即neg_mean_squared_error最低的模型是否也具有neg_mean_squared_log_error最低的模型？
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