Qual a diferença conceitual entre os 02 coeficientes de determinação, ja que os valores encontrados com 'temp_maximo' foram diferentes? Um pode ser considerado melhor que o outro?
.score? .r2_score?
Qual a diferença conceitual entre os 02 coeficientes de determinação, ja que os valores encontrados com 'temp_maximo' foram diferentes? Um pode ser considerado melhor que o outro?
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hoje, com a Alura e o Google Gemini
Os 2 coeficientes de determinação em regressão linear são o "R^2 " e o "R^2 ajustado". A diferença entre eles é que o segundo "penaliza" o coeficiente de determinação dado o número de variáveis dependentes do modelo. Assim, ameniza o problema de variáveis ruins no modelo que aumentariam o R^2.
Se tem uma base teórica dando suporte ao modelo, basta olhar o "R^2", mas se não tem essa base, melhor olhar o "R^2 ajustado". Uma base teórica dificilmente indicará variáveis ruins para incluir no modelo, além de terem a tendência da parcimônia.
Sobre as funções que você indicou, ambas indicam que retornam o "R^2", pelo menos é o que consta em: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.html#sklearn.linear_model.LinearRegression.score e https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.r2_score.html
Espero ter ajudado.