r2score評估指標詳解

一、什麼是r2score？

r2score是回歸模型的評估指標之一，也被稱為決定係數。
r2score的值介於-1和1之間，值越高表明模型預測的準確度越高，值越低表明模型預測的準確度越低。當r2score等於1時，表示模型的預測完全正確；當r2score等於0時，表示模型的預測效果和隨機預測一樣；當r2score小於0時，說明模型的預測效果比隨機預測還要差。

二、如何計算r2score？

r2score的計算公式為：
$R^2 = 1 – \frac{SS_{res}}{SS_{total}}$
其中，$SS_{res}$為殘差平方和，表示模型預測值與實際值之間的差異；$SS_{total}$為總離差平方和，表示實際值與均值之間的差異。

以sklearn為例，可以使用r2_score函數計算r2score：

from sklearn.metrics import r2_score

y_true = [3, -0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]
r2_score(y_true, y_pred)

三、如何解讀r2score的值？

我們可以根據r2score的大小來判斷模型的預測效果，一般來說：

• r2score大於0.7，表示模型的預測效果非常好。
• r2score在0.5到0.7之間，表示模型的預測效果一般。
• r2score小於0.5，表示模型的預測效果較差。

要注意的是，r2score並不能反映模型的所有問題。例如，如果模型過擬合，r2score可能會很高，但預測效果卻不好。

四、r2score與其他指標的關係

r2score是回歸模型評估的一個重要指標，同時還有許多其他指標，例如均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）等。這些指標都可以幫助我們評估模型的預測效果，但各有優缺點。

以sklearn為例，介紹一下這些指標的計算方法：

from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error

y_true = [3, -0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]
print('MSE:', mean_squared_error(y_true, y_pred))
print('RMSE:', mean_squared_error(y_true, y_pred, squared=False))
print('MAE:', mean_absolute_error(y_true, y_pred))

通過以上代碼，我們可以得到模型的MSE、RMSE、MAE值。其中MSE和RMSE越小，表示模型預測的越準確；MAE越小，表示模型預測的越接近實際值。

五、如何優化r2score？

如果模型的r2score值不理想，我們需要對模型進行優化。以下是一些優化模型的方法：

• 增加數據量：增加數據量可以減少模型對樣本點的依賴，提高模型的泛化能力。
• 選擇更好的特徵：選擇與目標變數相關性更高的特徵，可以提高模型的預測效果。
• 調整超參數：對模型的超參數進行調整，例如學習率、正則化係數等。
• 使用更複雜的模型：使用更複雜的模型，例如深度神經網路，可以提高模型學習和預測的能力。

需要注意的是，優化模型並不是一件簡單的事情，需要不斷地嘗試不同的方法，並進行比較和評估。