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  • sklearn中预测模型的score函数

    sklearn.linear_model.LinearRegression.score

    score(self, X, y, sample_weight=None)

    Returns the coefficient of determination R^2 of the prediction.

    The coefficient R^2 is defined as (1 - u/v), where u is the residual sum of squares ((y_true - y_pred) ** 2).sum() and v is the total sum of squares ((y_true - y_true.mean()) ** 2).sum(). The best possible score is 1.0 and it can be negative (because the model can be arbitrarily worse). A constant model that always predicts the expected value of y, disregarding the input features, would get a R^2 score of 0.0.

    作用:返回该次预测的系数R2    

      其中R=(1-u/v)。

      u=((y_true - y_pred) ** 2).sum()     v=((y_true - y_true.mean()) ** 2).sum()

    其中可能得到的最好的分数是1,并且可能是负值(因为模型可能会变得更加糟糕)。当一个模型不论输入何种特征值,其总是输出期望的y的时候,此时返回0。

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