数据挖掘 - 将 GridSearchCV 与回归树一起使用时如何解释 mean_test_score？ - 吾爱随笔录

我正在使用 GridSearchCV 来调整回归决策树的超参数。当我这样做时，我得到 mean_test_score 但我认为它会返回平均 MSE，因为它是一个回归量。如何解释 mean_test_score？有没有办法调整 GridSearchCV 使其返回平均 MSE？

这是我的代码

tree_reg = GridSearchCV(DecisionTreeRegressor(criterion="mse"), {
    "min_samples_split":[2,3,4],
    "min_samples_leaf":[1,2,3]
}, cv=5, return_train_score=False)

tree_reg.fit(X, y)

pd.DataFrame(tree_reg.cv_results_)
>>> params                   split0_test_score  .... mean_test_score
   {"min_samples_leaf":2,        0.998782             0.9989933
    "min_samples_split":3}

   {"min_samples_leaf":2,        0.998823             0.998930
    "min_samples_split":4}
            ...

mean_test_score 是什么意思？