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Amy 原创整理｜资料核验：2026-10-30
看到R²小于零，先不要把结果强行改成零。
官方资料：scikit-learn说明R²最好为1，也可以为负。在真实目标值不是常数的通常情形下，总是预测该组真实目标均值的常数预测，其R²为0。
Amy教学解释：若同一评估样本上的模型R²为负，意味着它在这个指标下比上述均值预测更差。这个均值基准用于解释分数，不意味着部署时可以偷看未来真实值。
还要留意边界情况：真实目标全相同时，原本结果可能为NaN或负无穷；r2_score默认force_finite=True会把相应情况替换成1或0。建议报告样本量、目标是否变化和参数设置，避免只贴一个数字就下结论。
官方来源：
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.r2_score.html