关于sklearn.metrics.mean_squared_error取反逻辑及优劣性的技术疑问

首先直接给结论：sklearn.metrics.mean_squared_error本身不是越大越好，它计算的是常规的均方误差（MSE），值越小意味着模型预测结果和真实值的偏差越小，模型的回归效果越好。

你产生疑惑的原因，其实是sklearn里「原始评估指标」和「评分器对象」的设计差异：

• 所有用于模型选择（比如网格搜索、交叉验证的scoring参数）的评分器对象，确实遵循“返回值越高越好”的惯例。所以针对MSE这类「越小越好」的误差指标，sklearn提供了对应的neg_mean_squared_error版本——它会返回MSE的取反值，这样在需要高评分的场景下，就能符合统一的评估逻辑。
• 但mean_squared_error作为原始的误差计算函数，它的职责就是准确计算均方误差本身，所以在它的单独文档里，只说明它是均方误差回归损失，完全不会涉及取反的逻辑；查看它的源码也能确认，它就是直接计算真实值与预测值差值的平方的均值，没有任何取反操作，官方示例里也都是以“值越小效果越好”来展示的。

你并没有遗漏文档里的说明，只不过是把「原始指标」和「适配评分器惯例的衍生指标」的规则搞混了而已。不用纠结，记清楚两个版本的区别就行：

• 直接用mean_squared_error：值越小越好，用于直观评估模型误差
• 用neg_mean_squared_error：值越大越好，用于需要遵循“高评分=好模型”惯例的场景

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Edamame