比较不同估计器的分数是否正确？

Question

我从 scikit 的不同估算器得到不同的分数值。

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

由于所有的回归估计器都应该使用 R-square 分数，我认为它们是可比较的，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。请说明。

Answer 1

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。毫无疑问，您可以选择SVR模型。

顺便说一下，"redevelop" 这个 "R_squared" 指标对你来说可能真的很有趣，它可能是学习底层机制的好方法。