均方根误差（RMSE）python代码

均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）是评估预测值与实际值之间差异的一种常见方法，特别是在回归分析中。它是预测误差平方和的平均值的平方根。在Python中，你可以使用`sklearn.metrics`模块中的`mean_squared_error`函数来计算RMSE。这里是一个简单的例子：

from sklearn import metrics
import numpy as np

# 假设你有实际值（y_true）和预测值（y_pred）
y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 4.8])

# 计算RMSE
rmse = np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_true, y_pred))
print("RMSE:", rmse)

在这个例子中，`metrics.mean_squared_error()`返回的是每个样本预测误差的平方的平均值，然后取其平方根得到RMSE。

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！

使用均方误差MSE或均方根误差RMSE,用python建立误差基准模型

在Python中，我们可以使用sklearn库来计算均方误差(Mean Squared Error, MSE)和均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)作为评估模型性能的基准。这两个指标主要用于衡量预测值与实际值之间的差异。

首先，假设我们已经有了训练数据`y_true`（真实值）和模型预测的`y_pred`：

from sklearn.metrics import mean_squared_error, root_mean_squared_error
import numpy as np

# 假设 y_true 和 y_pred 是numpy数组
y_true = np.array([...])  # 真实的数值序列
y_pred = np.array([...])  # 模型预测的数值序列

# 计算MSE
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
print("Mean Squared Error (MSE):", mse)

# 计算RMSE
rmse = root_mean_squared_error(y_true, y_pred)
print("Root Mean Squared Error (RMSE):", rmse)

这里的MSE是一个度量每个预测误差平方的平均值，而RMSE是MSE的平方根，它的单位与原始数据一致，所以更直观易懂。