用Python计算预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值

假设预测数据和原始数据分别存储在列表`y_pred`和`y_true`中，可以使用以下代码计算对应点误差的平方和的均值：

import numpy as np

# 将列表转换为 numpy 数组
y_pred = np.array(y_pred)
y_true = np.array(y_true)

# 计算误差
errors = (y_pred - y_true) ** 2

# 计算误差平方和的均值
mean_squared_error = np.mean(errors)

`mean_squared_error`即为预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值。

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python计算数据集均值和方差

可以使用 NumPy 库来计算数据集的均值和方差。以下代码演示了如何使用 NumPy 计算数据集的均值和方差：

import numpy as np

# 生成一个包含 10 个随机数的数组
data = np.random.rand(10)

# 计算均值
mean = np.mean(data)
print("均值：", mean)

# 计算方差
variance = np.var(data)
print("方差：", variance)

输出结果类似于：

均值： 0.440969569146
方差： 0.0577553558914

其中，`np.mean()` 函数用于计算均值，`np.var()` 函数用于计算方差。

python 计算两组数据的绝对误差和相对误差的代码

假设有两组数据 `x` 和 `y`，可以使用以下代码计算它们的绝对误差和相对误差：

import numpy as np

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1.2, 2.5, 3.1, 4.8, 5.3]

# 绝对误差
abs_err = np.abs(np.array(x) - np.array(y))
print("绝对误差：", abs_err)

# 相对误差
rel_err = abs_err / np.array(x)
print("相对误差：", rel_err)

输出结果：

绝对误差： [0.2 0.5 0.1 0.8 0.3]
相对误差： [0.2        0.25       0.03333333 0.2        0.06      ]

其中，`np.abs()` 函数用于计算数组的绝对值，`np.array()` 函数用于将列表转换为数组，`/` 运算符用于数组间的元素除法。