我是scikit learn和weka的新手....我有一个数据集，我需要运行单独的算法来比较预测结果。我注意到sklearn没有多层感知器的实现，因此使用了Weka工具。对于像线性回归和随机森林这样的算法，sklearn提供了一个regr.score（）函数，它给出了预测值和数据之间的“确定系数”。另一方面，Weka（GUI）仅给出相关系数和一堆类型的错误。我并不完全理解两者之间的区别。还有一种方法可以在Weka中获得确定系数，或者在Sklearn中获得相关性以便可以进行比较吗？ 据我所知，对于线性回归，相关系数的平方给出了确定系数。我对多层感知器做了同样的事情吗？