machine-learning - sklearn r2_score 中的错误(或者我疯了？)

Question

我对 sklearn 的 r2_score 得到的结果感到惊讶。我很想知道这是否是一个错误，或者我是否疯了。

我似乎拥有一个性能相当不错且极其简单的线性回归模型，并且做出与预测变量密切相关的预测。然而，当 sklearn 计算时，R2 分数是负数，甚至不接近 1。这不是很奇怪吗？我原本预计它会在 0.25 左右(这是我从具有完全相同模型的 statsmodels 中得到的结果)。

In [203]: scipy.stats.pearsonr(lr.predict(X_train[['ind1', 'ind2']]), X_train['depv'])
Out[203]: (0.50583845705181996, 0.0)

In [204]: r2_score(lr.predict(X_train[['ind1', 'ind2']]), X_train['depv'])
Out[204]: -1.9081957833186149

Answer 1

答案是正确的响应需要先于预测。呃:-)