为什么score方法需要对参数进行整形，而r2_score方法不需要？

score方法和r2_score方法都是用于评估机器学习模型的性能指标，但它们的计算方式和应用场景不同，因此对参数的处理方式也不同。

首先，score方法是用于评估分类模型的性能指标，常用于二分类或多分类任务。它的参数通常是模型的预测结果和真实标签，用于计算模型的准确率或其他分类指标。在分类任务中，预测结果通常是类别的标签，而真实标签也是类别的标签，因此不需要对参数进行整形。

而r2_score方法是用于评估回归模型的性能指标，常用于连续型变量的预测任务。它的参数通常是模型的预测结果和真实值，用于计算模型的拟合程度。在回归任务中，预测结果和真实值都是连续型变量，因此需要对参数进行整形，以确保计算的准确性。

需要注意的是，对参数进行整形并不是score方法和r2_score方法的固定要求，而是根据不同的评估指标和任务需求而定。在某些特定的情况下，可能会有其他要求或处理方式。因此，在使用这些评估方法时，需要根据具体情况进行参数的处理和选择合适的评估指标。