В чем разница между R-Squared и updated_variance_score в Scikit-learn?

Question

В пакете Sklearn.metrics у вас есть R-Square и еще одна метрика c с именем объясненным_вариантом_score, вы хотите узнать разницу между ними и что означает объяснение объясненного_варианта_скора? (Я не понял объяснения в документации)

Answer 1

Возможно, вы захотите взглянуть на этот пост в статистике SE:

https://stats.stackexchange.com/questions/210168/what-is-the-difference-between-r2-and-variance-score-in-scikit-learn

Как там говорится, разница в том, что объяснил дисперсия использует дисперсию смещения , чтобы определить, какая доля дисперсии объясняется. R-Squared использует необработанные суммы квадратов. Если ошибка предиктора несмещена, две оценки совпадают.

Соответствующее вычисление для объясненной дисперсии:

https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/bf24c7e3d/sklearn/metrics/_regression.py#L458

и для r2_score

https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/bf24c7e3d/sklearn/metrics/_regression.py#L591