Я использую sklearn для создания 8 следующих алгоритмов машинного обучения:
- Случайный лес
- Чрезвычайно рандомизированное дерево
- k-ближайший сосед
- Adaboost
- Регрессор мешков
- Дерево решений
- SVR
- Искусственные нейронные сети (ИНС)
форма обучающих функций (обучение и тестирование): (3024, 7), форма обучающих целевых переменных (обучение и тестирование): (3024,12)
невидимые функции Форма (360,7), невидимые целевые переменные Форма (360,12 )
Я получаю ошибку «неправильная форма ввода», когда определяю все 12 столбцов целевых переменных в модели AdaBoost и SVM.SVR, но это нормально, когда я определяю их как отдельные переменные с формой из (3024,1) за раз.
эта ошибка не возникает для других 6 моделей ML.
Мой вопрос: как рассчитать общий балл R2 для каждой модели на основе отдельный балл R2 для каждой переменной, другими словами, как sklearn вычисляет его на основе eac h для других моделей, в которых эта ошибка не возникает?
Заранее благодарим