我正在学习使用线性回归预测股票市场价格的教程。我正在使用
sklearn.linear_model
中的
LinearRegression
工具。在使用这个工具进行拟合和评分后，我的测试数据的准确率为0.992。
然后，该教程继续使用svm来实现这一点。它为此使用了
sklearn.svm.SVR
。当我拟合相同的训练数据并使用它进行测试时，我得到了-0.15分，我在文档中检查过，这意味着模型可以任意变差。困惑的是，我继续在相同的训练数据上给模型打分，分数又是-0.15。我在这里错过了什么？另外，文档中说 "最好的分数是1.0，它可以是负数（因为模型可以任意变坏）。"，"可以任意变坏 "是什么意思？
我的数据是用
quandl.get('WIKI/GOOGL')
，如果这有帮助的话。
This is my code :
clf = LinearRegression()
clf.fit(X_train, y_train)
clf.score(X_test, y_test) //0.9924
clf = svm.SVR()