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负R2分数在回归中意味着什么？

负R2分数在回归中意味着模型对目标变量的预测效果较差。R2分数是评估回归模型拟合优度的常用指标之一，其取值范围为负无穷到1。当R2分数为负时，表示模型的预测结果比简单取平均值还要差，说明模型无法解释目标变量的变异性，甚至可能出现过拟合的情况。

负R2分数可能由以下原因引起：

模型选择不当：选择了不适合数据特征的模型，导致模型无法捕捉到数据的真实模式。
特征工程问题：特征提取或选择的方式不合理，导致模型无法准确地描述数据的关系。
数据质量问题：数据中存在异常值、缺失值或噪声，影响了模型的拟合效果。
样本量不足：样本数量较少，导致模型无法充分学习数据的规律。

在面对负R2分数时，可以考虑以下解决方案：

检查数据质量：排查数据中的异常值、缺失值或噪声，并进行必要的数据清洗和预处理。
调整模型参数：尝试不同的模型参数组合，寻找更合适的模型配置。
优化特征工程：重新评估特征的选择和提取方式，确保选取的特征能够更好地描述数据。
增加样本量：收集更多的样本数据，以提高模型的泛化能力。

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重点！11个重要的机器学习模型评估指标

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回归算法源于统计学理论，它可能是机器学习算法中产生最早的算法之一，其在现实中的应用非常广泛，包括使用其他经济指标预测股票市场指数，根据喷射流的特征预测区域内的降水量，根据公司的广告花费预测总销售额，或者根据有机物质中残留的碳...在分类型算法中，评判否预测到了正确的分类，而在我们的回归类算法中，评判是否预测到了正确的数值、以及是否拟合到了足够的信息。...第二是从线性回归LinearRegression的接口score来进行调用。第三是在交叉验证中，输入scoring = "r2"来调用。..."raw_values": 在多输出输入的情况下返回完整的分数集。 "uniform_average": 对所有输出的分数取平均值，权重一致。...线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（）和一个或多个自变量（）之间建立一种关系。在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。

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