metrics.r2_score和acccuracy_score之间的区别是什么

metrics.r2_score和accuracy_score是评估机器学习模型性能的常用指标，它们之间的区别如下：

1. metrics.r2_score（R2评分）：
   • 概念：R2评分是衡量回归模型拟合优度的指标，也称为决定系数。它表示模型预测值与实际观测值之间的相关性。
   • 分类：属于回归模型评估指标。
   • 优势：R2评分的取值范围为0到1，越接近1表示模型对目标变量的解释能力越强。
   • 应用场景：适用于回归问题，用于评估模型的预测能力和拟合程度。
   • 腾讯云相关产品：腾讯云提供了机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）和人工智能平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）来支持机器学习模型的训练和评估。

• accuracy_score（准确率评分）：
  • 概念：准确率评分是衡量分类模型性能的指标，它表示模型预测结果与实际标签相符的比例。
  • 分类：属于分类模型评估指标。
  • 优势：准确率评分直观易懂，可以直接衡量模型的分类准确程度。
  • 应用场景：适用于分类问题，用于评估模型的分类准确性。
  • 腾讯云相关产品：腾讯云提供了机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）和人工智能平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）来支持机器学习模型的训练和评估。

需要注意的是，以上提到的腾讯云产品仅作为示例，实际使用时可以根据具体需求选择适合的云计算平台和产品。