python显示RMSE代码

下面是一个简单的Python代码示例，用于计算和显示均方根误差（RMSE）：

import numpy as np

# 假设有一个实际值和预测值的数组
actual_values = np.array([2, 4, 5, 4, 5])
predicted_values = np.array([3, 4, 4, 3, 5])

# 计算均方根误差（RMSE）
mse = np.mean((predicted_values - actual_values)**2)
rmse = np.sqrt(mse)

# 显示RMSE
print('RMSE:', rmse)

该代码使用NumPy库计算均方根误差，并将其显示在屏幕上。

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python画图显示RMSE代码

下面是一个简单的Python代码示例，用于计算和显示均方根误差（RMSE）的可视化图表：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设有一个实际值和预测值的数组
actual_values = np.array([2, 4, 5, 4, 5])
predicted_values = np.array([3, 4, 4, 3, 5])

# 计算均方根误差（RMSE）
mse = np.mean((predicted_values - actual_values)**2)
rmse = np.sqrt(mse)

# 创建可视化图表
plt.plot(actual_values, label='Actual')
plt.plot(predicted_values, label='Predicted')
plt.legend()
plt.title('RMSE: {:.2f}'.format(rmse))

# 显示图表
plt.show()

该代码使用NumPy和Matplotlib库计算和可视化均方根误差。它绘制了实际值和预测值的图表，并在图表标题中显示RMSE值。您可以使用Matplotlib的其他函数来自定义图表的外观。

python画图显示rmse

下面是一个简单的Python代码示例，用于计算和显示均方根误差（RMSE）的可视化图表：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设有一个实际值和预测值的数组
actual_values = np.array([2, 4, 5, 4, 5])
predicted_values = np.array([3, 4, 4, 3, 5])

# 计算均方根误差（RMSE）
mse = np.mean((predicted_values - actual_values)**2)
rmse = np.sqrt(mse)

# 创建可视化图表
plt.plot(actual_values, label='Actual')
plt.plot(predicted_values, label='Predicted')
plt.legend()
plt.title('RMSE: {:.2f}'.format(rmse))

# 显示图表
plt.show()

该代码使用NumPy和Matplotlib库计算和可视化均方根误差。它绘制了实际值和预测值的图表，并在图表标题中显示RMSE值。您可以使用Matplotlib的其他函数来自定义图表的外观。