決定係数が負になる場合
次のコードを実行したときの出力として、正しいものを1つ選べ。
from sklearn.metrics import r2_score
print(r2_score([1, 2, 3], [3, 2, 1]))- A
0.0 - B
-3.0 - C
1.0 - D
-1.0
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正解：B
決定係数 R² は 1 − (残差平方和 ÷ 全平方和)。平均で予測するより悪いと、負の値になる。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `from sklearn.metrics import r2_score` | — |
| 2 | `print(r2_score([1, 2, 3], [3, 2, 1]))` | — |
| 結果 | 実際の出力 | -3.0 |
- A
誤り。平均で予測した場合の値。
- B
正しい。予測が悪く、平均で予測するより悪いので、決定係数は負になる。
- C
誤り。完全に一致した場合の値。
- D
誤り。計算が合わない。
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