Python 什么'；这是一个很好的R平方分数？

我运行了这个线性回归代码，使用.score（）方法得到了R平方分数。然而，分数不容易理解，因为分数可能变成负数。如果安装了sklearn，则代码可以在本地文件系统上运行

代码：

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谢谢

低于0的r平方分数（对于样本外数据，因为样本内数据是不可能的）总是不好的，但在其他情况下，它实际上取决于用例。比较不同的模型是否比确定模型是否“足够好”更有用。评估模型是否足够好取决于推断出的信息有多有用，这同样取决于用例。

这里没有经验法则。这取决于你的领域。现在我觉得有点奇怪，因为R平方不可能是负数。

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston['target']
X_roomns = X[:,5]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_rooms, y)
reg = LinearRegression()
reg.fit(X_train.reshape(-1,1), y_train)
prediction_space = np.linspace(min(X_rooms), max(X_rooms)).reshape(-1,1)
plt.scatter(X_test, y_test)
plt.plot(prediction_space, reg.predict(prediction_space), color = 'black')
reg.score(X_test.reshape(-1,1), y_test)