sklearn.metrics.r2_score 的工作原理

Question

我尝试实现 Wikipedia 的公式，但结果不同。为什么会这样？

y_true = np.array([1, 1, 0])
y_pred = np.array([1, 0, 1])

r2 = r2_score(y_true, y_pred)
print(r2)

y_true_mean = statistics.mean(y_true)
r2 = 1 - np.sum((y_true - y_pred) ** 2) / np.sum((y_true - y_true_mean) ** 2)
print(r2)

-1.9999999999999996
0.0

Answer 1

不确定您使用的是什么统计包，但似乎不同的结果源自那里。尝试使用 np.mean 代替。这给出了与 sklearn 相同的 R2：

import numpy as np

y_true = np.array([1, 1, 0])
y_pred = np.array([1, 0, 1])

y_true_mean = np.mean(y_true)
r2 = 1 - np.sum((y_true - y_pred) ** 2) / np.sum((y_true - y_true_mean) ** 2)
print(r2)

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sklearn.metrics.r2_score 的工作原理

How sklearn.metrics.r2_score works

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