valid_score_this = roc_auc_score(y_true=val_y, y_score=valid_pred)把这句代码评价指标换为R2

将评价指标从ROC AUC替换为R2，需要使用sklearn.metrics中的r2_score函数。r2_score函数计算预测值与真实值之间的决定系数，即模型对目标变量方差的解释能力。 具体来说，r2_score函数计算公式如下： $$ R^2(y, \hat{y}) = 1 - \frac{\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2}{\sum_{i=1}^{n}(y_i - \bar{y})^2} $$ 其中，$y$是真实的目标变量，$\hat{y}$是模型的预测值，$n$是样本数量，$\bar{y}$是目标变量的平均值。 在使用r2_score函数时，需要将真实的目标变量和模型的预测值作为输入参数传递给函数。例如： ```python from sklearn.metrics import r2_score val_y_true = [3, -0.5, 2, 7] val_y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8] r2 = r2_score(val_y_true, val_y_pred) print("R2 score:", r2) ``` 输出结果为： ``` R2 score: 0.9486081370449679 ``` 这表示模型对目标变量的解释能力很好，解释方差的比例为0.949。