mse python代码
时间: 2023-07-22 22:05:18 浏览: 88
以下是一个简单的示例,用于计算均方误差(Mean Squared Error,MSE):
```python
import numpy as np
def mse(y_true, y_pred):
return np.mean((y_true - y_pred) ** 2)
# 示例用法
y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5])
mse_value = mse(y_true, y_pred)
print("MSE:", mse_value)
```
在上面的示例中,`mse` 函数接受两个参数 `y_true` 和 `y_pred`,分别表示真实值和预测值。它使用 NumPy 库计算了均方误差,并返回结果。在示例用法中,我们创建了两个 NumPy 数组 `y_true` 和 `y_pred`,并将它们作为参数传递给 `mse` 函数,最后打印出均方误差的值。
请注意,这只是一个简单的示例,实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和扩展。
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MSE损失函数python代码
MSE(Mean Squared Error)损失函数是一种常用的回归问题的损失函数,它衡量了预测值与真实值之间的平均平方差。以下是使用Python实现MSE损失函数的代码示例:
```python
import numpy as np
def mse_loss(y_true, y_pred):
"""
计算MSE损失函数
:param y_true: 真实值
:param y_pred: 预测值
:return: MSE损失
"""
return np.mean((y_true - y_pred) ** 2)
```
在上述代码中,`y_true`表示真实值,`y_pred`表示预测值。通过计算平方差并求平均值,即可得到MSE损失。
视频质量评估指标 MSE的python代码
下面是视频质量评估指标 MSE 的 Python 代码:
```python
import numpy as np
def mse(img1, img2):
mse_value = np.mean((img1 - img2) ** 2)
return mse_value
```
其中,`img1` 和 `img2` 分别为两张待比较的图片,返回的 `mse_value` 即为两张图片的 MSE 值。