返回奇怪值的XGBRegressor score方法

Question

我尝试在Python API中使用XGBRegressor的score方法，结果返回0.917。我期望这是回归的r2分数。

然而，在同一个包上尝试来自sklearn的r2_score，它返回一个不同的值(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

到底怎么回事？我找不到任何关于XGBoost的评分方法的文档。我使用的是v0.7

Answer 1

当你调用xgbr.score()时，这段代码实际上被调用了：

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

但是当您显式调用r2_score时，multiouput参数的默认值是"uniform_average“。

试试下面的代码：

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

你会得到相同的结果。