machine-learning - Scikit-learn 中的 R-Squared 和 explain_variance_score 有什么区别？

Question

在sklearn.metrics包中， r2_score和explain_variance_score有什么区别？我不明白文档中的解释

标签： machine-learningscikit-learnlinear-regression

Answer 1

你可能想看看这个关于统计 SE 的帖子：

https://stats.stackexchange.com/questions/210168/what-is-the-difference-between-r2-and-variance-score-in-scikit-learn

正如它所说的那样，不同之处在于解释的方差使用有偏的方差来确定解释了方差的哪一部分。R-Squared 使用原始平方和。如果预测器的误差是无偏的，则两个分数相同。

解释方差的相关计算：

https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/bf24c7e3d/sklearn/metrics/_regression.py#L458

对于 r2_score

https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/bf24c7e3d/sklearn/metrics/_regression.py#L591