一、什麼是R²評分
在回歸問題中，有時候我們需要評估我們的模型擬合好不好。這個時候我們常常使用R²評分。
R²評分又稱決定係數，可以用來評估模型對樣本觀測值的擬合優度，其結果在0和1之間。一個R²評分為1的模型可以準確預測所有的目標變量，而一個R²評分為0的模型則說明該模型無法預測目標變量。
二、如何使用sklearn實現R²評分
scikit-learn（簡稱sklearn）是一個在Python語言上開發的機器學習庫，其中包含了許多常用的機器學習算法和函數。
我們可以很方便地使用sklearn來實現R²評分，代碼如下：
from sklearn.metrics import r2_score
# y_true是真實值，y_pred是預測值
r2_score(y_true, y_pred)
R²評分的值越接近1，代表模型對數據擬合得越好；R²評分的值越接近0，代表模型對數據擬合得越差。
三、R²評分的應用
R²評分可以幫助我們評估模型對數據的擬合效果，不過需要注意的是，R²評分只適用於線性回歸模型。
如果我們面對的是其他類型的模型，比如非線性回歸模型，就不能使用R²評分。在這種情況下，我們需要使用其他的評估指標，比如平均絕對誤差（MAE）或均方誤差（MSE）等。
此外，在使用R²評分時，要注意過擬合的問題。當模型過於複雜時，可能導致R²評分過高，但是模型的泛化能力卻不一定好。因此，在使用R²評分時，需要綜合考慮模型的複雜度和泛化能力。
原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hk/n/239772.html
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