当我使用“NaN”作为评分时，sklearn cross_val_score()返回r2值

当使用"NaN"作为评分时，sklearn的cross_val_score()函数会返回R2值。

R2值（R-squared）是评估回归模型拟合优度的指标之一，它表示模型预测值与实际观测值之间的相关性。R2值的范围在0到1之间，越接近1表示模型拟合得越好。

在sklearn中，cross_val_score()函数用于执行交叉验证并返回每个折叠的评分结果。当使用"NaN"作为评分时，cross_val_score()函数会将该值作为缺失值处理，并返回R2值。

使用"NaN"作为评分的场景可能是在数据集中存在缺失值，或者在特定的评估需求下，将某些样本的评分设定为缺失值。

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