学习笔记2：scikit-learn中使用r2_score评价回归模型

在sklearn中包含四种评价尺度，分别为mean_squared_error、mean_absolute_error、explained_variance_score 和 r2_score。

1、均方差（mean-squared-error）

2、平均绝对值误差（mean_absolute_error）

3.可释方差得分（explained_variance_score） 

explained variation measures the proportion to which a mathematical model accounts for the variation (dispersion) of a given data set

4.中值绝对误差（Median absolute error）

5.R2 决定系数（拟合优度）

模型越好：r2→1

模型越差：r2→0

用法示例

from sklearn.metrics import r2_score

y_true = [1,2,4]
y_pred = [1.3,2.5,3.7]
r2_score(y_true,y_pred)