Arasındaki fark nedir Scikit-öğrenme ve varyans skoru?

Python scikit-learn kılavuzundaki regresyon metriklerini okuyordum ve her birinin kendi formülü olmasına rağmen, ve varyans skoru arasındaki farkın ne olduğunu ve bu nedenle değerlendirmek için ne zaman veya daha fazla kullanıldığını sezgisel olarak anlayamıyorum. benim modellerim.$R^2$

1. $R^2 = 1- \frac{SSE}{TSS}$

2. $\text{explained variance score} = 1 - \mathrm{Var}[\hat{y} - y]\, /\, \mathrm{Var}[y]$ ; burada$\mathrm{Var}$ taraflı sapmadır, yani$\mathrm{Var}[\hat{y} - y] = sum(error^2 - mean(error))\,/\,n$ . $R^2$ ile karşılaştırıldığında, tek fark ortalamadan (hata). ortalama (hata) = 0 ise,$R^2$ = açıklanan varyans puanı

3. Ayrıca, düzeltilmiş $R^2$ nötr varyans tahmininin kullanıldığına dikkat edin.

Dean'in cevabı doğru.

Burada sadece küçük bir yazım hatası olduğunu düşünüyorum: .$Var[\hat{y}-y]=sum(error^2-mean(error))/n$

Sanırım .$Var[\hat{y}-y]=sum(error-mean(error))^2/n$

Referansım burada sklearn'in kaynak kodudur: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/bf24c7e3d/sklearn/metrics/_regression.py#L396