Python求均方根误差

好的，Python求均方根误差可以使用numpy库中的mean()和sqrt()函数来实现。具体代码如下：

import numpy as np

def rmse(predictions, targets):
    return np.sqrt(((predictions - targets) ** 2).mean())

# 示例
predictions = np.array([1, 2, 3])
targets = np.array([2,3, 4])
print(rmse(predictions, targets))

输出结果为：1.0

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：

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！

python计算均方根误差

要计算均方根误差（RMSE），可以使用以下公式：

RMSE = sqrt(sum((Xi - Xi_hat)^2) / n)

其中，n是对应点对的数量，Xi是配准后对应点之间的欧氏距离，Xi_hat是对应点之间欧氏距离的真值。在Python中，可以使用numpy库来进行计算。

以下是一个示例代码，用于计算均方根误差：

import numpy as np

# 假设有两个点云数据，dists为对应点之间的距离
dists = \[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5\]

# 计算均方根误差
rmse = np.sqrt(np.average(np.square(dists)))

print("均方根误差 RMSE =", rmse)

在这个示例中，假设有5个对应点对，对应点之间的距离分别为0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5。通过计算均方根误差，可以得到RMSE的值。

请注意，这只是一个示例代码，实际使用时需要根据具体的数据和需求进行相应的修改。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [点云配准精度评价指标——均方根误差(python版本)](https://blog.csdn.net/qq_36686437/article/details/112620505)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]