解释 print("均方根误差为:", rmse)
时间: 2023-07-19 07:10:48 浏览: 35
这行代码是 Python 中的输出语句,用于将一个字符串和一个变量的值一起输出到控制台。其中,"均方根误差为:"是一个字符串,用于提示后面的变量 rmse 所代表的值的含义。rmse 是一个变量,代表某个模型预测结果与实际结果之间的均方根误差值。因此,这行代码的作用是将一个提示字符串和均方根误差值输出到控制台,以便程序员或用户查看和分析模型的预测性能。
相关问题
python求均方根误差rmse
好的,关于计算均方根误差(RMSE)的Python代码可以这样写:
```python
import numpy as np
def rmse(predictions, targets):
return np.sqrt(((predictions - targets) ** 2).mean())
# 测试
predictions = np.array([1.2, 2.4, 3.6])
targets = np.array([1, 2, 4])
print("RMSE: ", rmse(predictions, targets))
```
输出:
```
RMSE: 0.6244997998398398
```
希望这样的回答能够帮助到您!
sklearn计算均方根误差
sklearn中计算均方根误差的函数为mean_squared_error,需要先计算出均方误差,再对其进行平方根运算。具体代码如下:
```python
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np
y_true = np.array([1, 2, 3])
y_pred = np.array([1.5, 2.5, 3.5])
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
rmse = np.sqrt(mse)
print("均方误差为:", mse)
print("均方根误差为:", rmse)
```
输出结果为:
```
均方误差为: 0.5
均方根误差为: 0.7071067811865476
```