XGBRegressor得分方法返回奇怪的值

Question

我尝试使用Python API中的XGBRegressor评分方法，并返回0.917的结果。我期待这是回归的r2分数。

但是，在同一个包中尝试sklearn的r2_score，它会返回一个不同的值（0.903）

xgbr.score(x_test, y_test) # Returns 0.917
y_pred = xgbr.predict(x_test)
r2_score(y_pred, y_test) # Returns 0.903

发生了什么？我无法找到有关XGBoost评分方法的任何文档。我使用的是v0.7

Answer 1

当您致电xgbr.score()时，实际上会调用此代码：

    ...
    return r2_score(y, self.predict(X), sample_weight=None,
                    multioutput='variance_weighted')

但是当你明确地调用r2_score时，multiouput param的默认值是“uniform_average”。

请尝试以下代码：

r2_score(y_pred, y_test, multioutput='variance_weighted')

你会得到相同的结果。