求助，非参数估计中的核密度方法（Kernel法/Parzen窗法），输出的结果如何进行评价（类似于拟合优度R方这种，可以的话在python中该如何输出），有什么评价指标或者评价方法吗
对于非参数估计的结果评价，可以使用交叉验证（Cross-validation）和核密度估计图（KDE plot）等方法。
交叉验证可以用于评估模型的泛化能力，即用部分数据训练模型，用剩余数据测试模型，反复进行多次，最终汇总得到模型的性能评价。在核密度估计中，常用的交叉验证方法包括留一交叉验证（Leave-One-Out Cross-Validation，LOOCV）和K折交叉验证（K-Fold Cross-Validation）等。
KDE plot是一种可视化方法，可以将估计出的密度曲线和原始数据直方图进行对比，以检查估计结果的准确性。在Python中，可以使用seaborn库中的kdeplot()函数来实现。
拟合优度R方是一种广泛使用的线性回归模型评价指标，通常用于评估模型的拟合优度，而非参数估计不是线性回归模型，所以不能使用R方来评估其拟合效果。在非参数估计中，可以使用均方误差（Mean Square Error，MSE）和均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）等指标来评估模型的拟合效果。