标签： python machine-learning scikit-learn regression svm
如何使用Scikit-Learn计算回归预测的置信度分数（例如使用支持向量回归或随机梯度下降回归）？
如果是分类，Skit-Learn可以设置
clf = SVC(probability=True)
以后再使用
predict_proba()
获得具有置信度分数的分类。这些类型的方法不适用于回归算法。
我确实理解为分类算法计算分数可能更容易（例如，在SVM分类器的情况下距离超平面），但是在回归的情况下是否有一种很好的方法来计算预测分数？