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LinearRegression.score e seus parâmetros

Eu não entendi muito bem o porquê de passar os parâmetros (X_train e y_train) que foram usado no ajuste do modelo (função fit).

Pelo que eu tinha entendido da documentação, a função score retorna um predict (X_train) comparado com oy_train. print da documentação da função score onde especifica o retorno da  função como "R2 of self.predict X wrt. y "O problema, é que quando eu uso metrics.r2_score(modelo.predict(X_test), y_test) obtenho: 0.7539573012230071 e quando eu uso modelo.score(X_test, y_test) obtenho 0.7904430508603385.

Entendi errado essa função? Na verdade, queria mesmo saber por que devo passar os parâmetros X_train e y_train, caso a função só funcione para os valores em que o modelo foi ajustado.

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solução!

Eu acabei descobrindo o problema: troquei a ordem dos parâmteros na função metrics.r2_score. Sorry.