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python - 比较不同估计器的分数是否正确?

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-04 09:59:46 24 4
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我从 scikit 的不同估算器得到不同的分数值。

  1. SVR(内核='rbf', C=1e5, gamma=0.1) 0.97368549023058548
  2. 线性回归 0.80539997869990632
  3. DecisionTreeRegressor(max_depth = 5) 0.83165426563946387

由于所有回归估计器都应使用 R 平方分数,我认为它们具有可比性,即分数越接近 1,模型训练得越好。但是,每个模型分别实现评分功能,所以我不确定。请澄清。

最佳答案

如果您有类似的管道将相同的数据输入模型,那么这些指标就具有可比性。您可以毫无疑问地选择 SVR 模型。

顺便说一下,“重新开发”这个“R_squared”指标对您来说可能真的很有趣,这可能是学习底层机制的好方法。

关于python - 比较不同估计器的分数是否正确?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/44227908/

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