Чем выше значение, тем лучше. Так что в вашем случае -0.567 лучше. Согласно документации функции скоринга sklearn поддерживают следующее соглашение: более высокие возвращаемые значения лучше, чем более низкие возвращаемые значения . Но когда вы смотрите на mean_squared_error или даже на mean_absolute_error меньше, оно становится лучше. Поэтому они просто меняют знак значения, чтобы убедиться, что оно соответствует соглашению. Для вашего примера, -0.567 дает mean_squared_error всего 0.567, тогда как -4.235 имеет mean_squared_error из 4.235, что намного выше, чем у предыдущего.
Надеюсь, это поможет!