python - R-Squared、MSE、MAE 作为模型评估技术来比较回归结果

Question

我在我的庞大数据集中运行不同的回归技术，至少需要 8 小时来训练。因此，我想比较所有算法在 R 平方、MAE、MSE 方面的结果，而无需使用不同的评分技术多次运行算法。我想知道我应该对下面的代码进行哪些更改。

from sklearn.model_selection import cross_val_score
sv = SVR()
scores = cross_val_score(sv, X, Y.values.ravel(), scoring='r2', cv=5)
scores 

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