regression - ridge - valor negativo para "mean_squared_error"

python scikit linear regression example

Question

Estoy usando scikit y usando mean_squared_error como una función de puntuación para la evaluación del modelo en cross_val_score.

rms_score = cross_validation.cross_val_score(model, X, y, cv=20, scoring=''mean_squared_error'')

Estoy usando mean_squared_error ya que es un problema de regresión y los estimadores (modelo) utilizados son lasso , ridge y elasticNet .

Para todos estos estimadores, estoy obteniendo rms_score como valores negativos. Cómo es posible, dado el hecho de que las diferencias en los valores de y son cuadradas.

Answer 1

Obtienes el mean_squared_error con signo volteado devuelto por cross_validation.cross_val_score. Existe una emisión abierta para eso ( https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/2439 ), es controvertido si se trata de una API o error de documentación.