回归 - Regression

使用场景及限制：

• 建议在测试数据集上运行，通过比较目标变量的真实数据和预测数据，用来评估回归模型的预测效果。
• 支持 1-1，1-n，n-n 的比较，多用于评估比较不同回归模型在同一数据集上的预测效果。
• actual_fields 的数量和 predicted_fields 的数量必须相等或者其中一者的数量为 1。
• 在 1-n 的情况下，参数 multioutput 自动设为 raw_values，如果用户已经设定 multioutput 为其他参数数值，评估算法会报错。
• 数据必须为 int 或者 float，不支持 str。
• 模糊搜索（ *）只能在 1-n 的情况下使用。

通用语法：

..| score <scoring-method-name> [options] <actual_field_1> ... <actual_field_n> against <predicted_field_1> ... <predicted_field_n>

以下算法评估方式可以用来评估回归模型的预测效果

• 决定系数 - R2-score
• 均方误差 - Mean Squared Error (MSE)
• 平均绝对误差 - Mean Absolute Error (MAE)
• 可解释方差 - Explained Variance Score