CatBoost模型R2得分接近1但分类准确率异常降低原因咨询

• 模型类型与评估指标完全不匹配
  你训练时选用的是CatBoostRegressor回归器，本身是为预测连续数值的回归任务设计的，R²是专门用于评估回归任务拟合效果的指标，而混淆矩阵、准确率都是分类任务的专属评估指标，二者的适用场景完全不同，强行混用本身就会得到不合理的结果。
• 预测时调用的模型和训练模型不是同一个
  你训练完成的CatBoost回归模型存储在cb_model变量中，但打印混淆矩阵时调用的是clf.predict(X)，clf是未在你提供的代码中做过训练定义的其他模型，两个模型的训练逻辑、适用任务都可能不一样，得出的结果自然没有可比性。
• 训练集评估的高R²存在过拟合嫌疑
  你计算R²时直接用了训练时的全量输入数据X做预测，没有拆分训练集和测试集，树模型很容易在训练集上拟合到近乎完美，得到接近1的R²，但这个结果只能代表模型在见过的数据上的表现，不代表泛化能力，如果后续分类评估是在未见过的测试集上运行的，出现结果落差也很正常。

• 如果你的实际需求是做分类任务，将模型替换为CatBoostClassifier，训练完成后统一用同一个模型变量在相同的数据集上计算准确率等分类指标
• 如果你的实际需求是做回归任务，不要使用混淆矩阵、准确率等分类评估指标，改用MAE、RMSE、R²等回归专属指标做评估
• 所有评估环节都建议提前拆分训练集和测试集，用测试集的结果判断模型的真实泛化能力，避免被训练集的虚高表现误导。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者TensorflowTryhard