PAI做了线性回归的模型，预测结果后，回归模型评估的节点，结果R2的值是负的，我理解R2的取值范围?

可以参考下这个https://zhuanlan.zhihu.com/p/395001802 ，此回答整理自钉群“机器学习PAI交流群(答疑@值班)”

R2（R-squared）是评估线性回归模型拟合优度的常用指标，其取值范围应该是[0, 1]，其中 1 表示模型完美拟合，0 表示模型无法解释目标变量的变异性。

当计算得到的 R2 值为负数时，这通常表示该线性回归模型的拟合效果较差，甚至比使用简单平均值预测的效果还要差。这种情况可能由以下一些原因导致：

过拟合（Overfitting）：模型过于复杂，对训练数据过度拟合，导致在测试数据上的拟合效果不佳。过拟合可能是由于模型复杂度过高、特征选择不当或训练样本量不足等原因引起的。

数据异常值（Outliers）：数据集中存在异常值或噪声点，这些异常值对模型的拟合产生了负面影响，导致 R2 值为负。在数据预处理阶段，应该检测和处理异常值。

数据不满足基本假设：线性回归模型对数据有一些基本的假设，如线性关系、独立性、同方差性等。如果数据不满足这些假设，模型的拟合效果可能会变差，导致 R2 值为负。

在遇到 R2 值为负的情况时，建议您对模型和数据进行进一步分析和调整。可以尝试以下方法：

检查数据质量：检查数据集中是否存在异常值、缺失值或错误数据，并进行必要的数据清洗和处理。

考虑特征工程：对数据进行特征工程处理，包括特征选择、特征变换或生成新特征，以提高模型的表达能力和泛化能力。

调整模型复杂度：降低模型的复杂度，避免过拟合。可以尝试减少特征数量、引入正则化项（如 L1 或 L2 正则化）或使用交叉验证进行模型选择。

考虑非线性关系：如果数据呈现出非线性关系，可以尝试使用非线性模型或将特征进行非线性转换，以更好地捕捉数据的关系。