如何从Keras代码更改负的r2_score结果

从Keras代码更改负的r2_score结果可以通过以下步骤实现：

1. 确保数据准备正确：检查数据集是否正确加载，并确保特征和目标变量的处理正确。确保数据集中没有缺失值或异常值。
2. 检查模型架构：检查模型的网络结构和层次是否正确。确保模型的输入和输出与数据集的特征和目标变量匹配。
3. 检查损失函数：r2_score是回归问题中常用的评估指标，通常使用均方误差（MSE）作为损失函数。确保模型的损失函数设置为MSE。
4. 检查评估指标：在Keras中，可以通过model.compile()函数设置评估指标。确保评估指标设置为r2_score。
5. 检查评估指标：在Keras中，可以通过model.compile()函数设置评估指标。确保评估指标设置为r2_score。
6. 检查训练过程：确保模型在训练过程中使用正确的训练集和验证集，并且训练次数足够。可以尝试增加训练次数或调整学习率等超参数。
7. 检查预测结果：在模型训练完成后，使用测试集或新数据进行预测，并计算r2_score。确保预测结果的计算正确。

总结：通过检查数据准备、模型架构、损失函数、评估指标、训练过程和预测结果等方面，可以找到并解决导致负的r2_score结果的问题。