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explained_variance得1也可能整体预测偏高：它不会惩罚固定偏移
#机器学习#回归评估#教学示例Amy 原创整理｜资料核验：2026-11-04 scikit-learn官方说明，explained_variance_score的最佳值是1，但它与R²有一个关键区别：不计入预测中的系统性偏移，因此通常更应优先考虑R²。 Amy原创教学示例：真实值[1,2,3]，预测值[11,12,13]，每次都高估10。误差
新加坡 11-04 18:53 · 吉隆坡 18:53 · 雅加达 17:53 · 曼谷 17:53 · 马尼拉 18:53 · 胡志明 17:53 · 北京 18:53 · 东京 19:53 · 伦敦 10:53 · 纽约 05:53
#机器学习#回归评估#教学示例Amy 原创整理｜资料核验：2026-11-04 scikit-learn官方说明，explained_variance_score的最佳值是1，但它与R²有一个关键区别：不计入预测中的系统性偏移，因此通常更应优先考虑R²。 Amy原创教学示例：真实值[1,2,3]，预测值[11,12,13]，每次都高估10。误差
#机器学习#回归评估#教学示例Amy 原创整理｜资料核验：2026-11-04 scikit-learn的max_error用于单输出回归，取每个真实值与预测值之差的绝对值，再选其中最大值。最好是0，误差越小越好；输入应是逐样本对应的一维真实值和预测值。 Amy原创教学示例：y_true=[10,20,30,40]，y_pred=[11,19,