R² =（1-u/v）。

      u=((y_true - y_pred) ** 2).sum()     v=((y_true - y_true.mean()) ** 2).sum()

      其中y_pred已经在score方法中通过predict()方法得到，再与y_true进行比对。

      所以y_true和y_pred越接近，u/v的值越小。

      R2的值就越大！

     官网解释：

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.html#sklearn.linear_model.LinearRegression.score