def rmse(y,yhat):
时间: 2024-04-30 15:18:43 浏览: 17
这是一个计算均方根误差(RMSE)的函数,其中y是实际值,yhat是预测值。RMSE是回归模型中常用的一个性能指标,它衡量预测值与实际值之间的平均差异。函数的实现如下:
```python
import numpy as np
def rmse(y, yhat):
return np.sqrt(np.mean((y - yhat)**2))
```
其中,np.sqrt是计算平方根的函数,np.mean是计算数组元素的平均值的函数。函数可以接受任意维度的数组作为输入。
相关问题
def rmse(y,yhat): return np.sum((y - yhat) ** 2) ** 0.5 def rmspe(y, yhat): return np.sqrt(np.mean((yhat/y-1) ** 2))
这段代码定义了两个函数,分别用于计算回归问题中的均方根误差(RMSE)和相对均方根误差(RMSPE)。
其中,RMSE的计算公式为:
$$RMSE = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(y_i - \hat{y}_i)^2}$$
其中,$y_i$表示真实值,$\hat{y}_i$表示预测值,$N$表示样本数。
RMSPE的计算公式为:
$$RMSPE = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\left(\frac{\hat{y}_i}{y_i} - 1\right)^2}$$
其中,$y_i$表示真实值,$\hat{y}_i$表示预测值,$N$表示样本数。
这两个函数都是评估回归模型性能的常用指标,RMSE衡量预测值与真实值之间的距离,RMSPE衡量相对误差大小。
Train Score: 0.68 RMSE Test Score: 0.72 RMSE
这是一个机器学习模型的评估指标,通常用于衡量回归问题中模型的表现。RMSE代表均方根误差,是预测值与真实值之间差异的平方和的平均值的平方根。训练分数是指模型在训练数据上的表现,测试分数是指模型在测试数据上的表现。在这个例子中,模型在训练数据上的表现比在测试数据上的表现更好,但都不是非常理想的表现。通常来说,我们希望模型的RMSE越小越好,因为这意味着预测值与真实值之间的差异越小。