均方根误差(RMSE)python代码
时间: 2024-06-11 21:03:29 浏览: 20
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:
```python
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
均方根误差(RMSE)Python代码
均方根误差(RMSE)是一种衡量回归模型预测误差的指标,表示实际观测值与模型预测值之间差异的标准差。在Python中,可以使用NumPy库中的mean()和sqrt()函数来计算均方根误差。以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
# 定义实际观测值和模型预测值
actual = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
predicted = np.array([1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5])
# 计算均方根误差
rmse = np.sqrt(np.mean((predicted - actual) ** 2))
# 输出结果
print("均方根误差:", rmse)
```
输出结果为:
```
均方根误差: 0.7071067811865476
```
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:
```python
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!
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