Python计算MSE

MSE（Mean Squared Error）是一种常用的衡量模型预测准确度的指标，可以使用Python计算。假设我们有两个向量y和y_hat，分别表示真实值和预测值，MSE的计算公式为：

MSE = (1/n) * ∑(y - y_hat)^2

其中，n为向量的长度。

可以使用NumPy库计算MSE，示例如下：

import numpy as np

# 定义真实值和预测值
y = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_hat = np.array([1.1, 2.1, 3.2, 3.9, 5.2])

# 计算MSE
mse = np.mean((y - y_hat)**2)
print("MSE:", mse)

输出结果为：

MSE: 0.10599999999999998

表示预测值与真实值之间的均方误差为0.106。

相关问题

python 计算mse

MSE（Mean Squared Error）是一种用于度量回归模型预测值与真实值之间差异的常用指标，其计算公式为：

$MSE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y_i})^2$

其中，$n$ 表示样本数量，$y_i$ 表示第 $i$ 个样本的真实值，$\hat{y_i}$ 表示模型预测的值。

下面是 Python 中计算 MSE 的代码示例：

import numpy as np

def mean_squared_error(y_true, y_pred):
    """
    计算均方误差（MSE）
    :param y_true: 真实值
    :param y_pred: 预测值
    :return: MSE
    """
    mse = np.mean(np.square(y_true - y_pred))
    return mse

其中，`np.square()` 用于计算平方，`np.mean()` 用于计算平均值。

PYTHON计算mse

假设你有两个长度相同的列表，一个是真实值列表y_true，一个是预测值列表y_pred。那么，你可以使用numpy库来计算MSE，代码如下：

import numpy as np

def mse(y_true, y_pred):
    return np.mean(np.square(y_true - y_pred))

你也可以使用纯Python代码来计算MSE，代码如下：

def mse(y_true, y_pred):
    n = len(y_true)
    square_errors = [(y_true[i] - y_pred[i]) ** 2 for i in range(n)]
    return sum(square_errors) / n

注意，这里的y_true和y_pred必须是长度相同的列表或数组。