一、什么是R²评分
在回归问题中，有时候我们需要评估我们的模型拟合好不好。这个时候我们常常使用R²评分。
R²评分又称决定系数，可以用来评估模型对样本观测值的拟合优度，其结果在0和1之间。一个R²评分为1的模型可以准确预测所有的目标变量，而一个R²评分为0的模型则说明该模型无法预测目标变量。
二、如何使用sklearn实现R²评分
scikit-learn（简称sklearn）是一个在Python语言上开发的机器学习库，其中包含了许多常用的机器学习算法和函数。
我们可以很方便地使用sklearn来实现R²评分，代码如下：
from sklearn.metrics import r2_score
# y_true是真实值，y_pred是预测值
r2_score(y_true, y_pred)
R²评分的值越接近1，代表模型对数据拟合得越好；R²评分的值越接近0，代表模型对数据拟合得越差。
三、R²评分的应用
R²评分可以帮助我们评估模型对数据的拟合效果，不过需要注意的是，R²评分只适用于线性回归模型。
如果我们面对的是其他类型的模型，比如非线性回归模型，就不能使用R²评分。在这种情况下，我们需要使用其他的评估指标，比如平均绝对误差（MAE）或均方误差（MSE）等。
此外，在使用R²评分时，要注意过拟合的问题。当模型过于复杂时，可能导致R²评分过高，但是模型的泛化能力却不一定好。因此，在使用R²评分时，需要综合考虑模型的复杂度和泛化能力。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/239772.html
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