回归模型的score得分为负_Sklearn模型中预测值的R2

Sklearn.metrics下面的r2_score函数用于计算R²(确定系数：coefficient of determination)。它用来度量未来的样本是否可能通过模型被很好地预测。分值为1表示最好，但我们在使用过程中，经常发现它变成了负数，多次手动调参只能改变负值的大小，却始终不能让该值变成正数。

本文将这一问题进行一些初步探讨，希望能起到够抛砖引玉的作用。

R²的定义如下：![Alt]在这里插入图片描述从公式来看，即使我们不使用任何模型，仅仅用目标集标签的平均值，就能让R2_score为0，如果值为负数，则表示我们预测的结果还不如测试集中的y_label的平均值准确。下面我们最简单的模型去测试一下R2_score到底跟什么有关系。

首先，我们先在三维空间里构建两个数据集。一个是z=y的一次平面，数据集在这个平面上。另外一个是z=xx+yy的二次抛物曲面，数据来自这个平面上。废话不多说，上代码：

import sklearn

from sklearn import preprocessing

from sklearn import linear_model

from sklearn.metrics import r2_score#R square

from sklearn.svm import SVR

构建z=y平面

X1_train = [[0,0],[0,1],[1,0],[1,1],[2,0],[-2,0],[1,-3],[-1,-1]]

y1_train = [0,1,0,1,0,0,-3,-1]

X1_test = [[2,-1],[0,2],[-1,-2],[1.5,1.5],[-1.5,-1.5]]

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