均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)代码是什么?输入要求是什么
时间: 2024-02-26 14:17:32 浏览: 75
均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)的代码可以使用以下方式计算:
```python
import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error
def rmse(y_true, y_pred):
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
rmse = np.sqrt(mse)
return rmse
```
在上述代码中,我们首先使用`mean_squared_error`函数计算均方误差(Mean Squared Error,MSE),然后通过对MSE取平方根来得到RMSE。
输入要求如下:
- `y_true`: 真实值的一维数组或列表。
- `y_pred`: 预测值的一维数组或列表,与`y_true`具有相同的长度。
确保`y_true`和`y_pred`具有相同的长度是计算RMSE的基本要求,以便正确比较预测值和真实值之间的差异。
相关问题
均方误差MSE和均方根误差RMSE的R语言代码
均方误差(Mean Squared Error,简称MSE)和均方根误差(Root Mean Squared Error,简称RMSE)是常用的评估回归模型性能的指标。下面是使用R语言计算MSE和RMSE的示例代码:
```R
# 创建预测结果和实际观测值的向量
predicted <- c(1.2, 2.5, 3.8, 4.1, 5.3)
actual <- c(1.0, 2.0, 4.0, 4.5, 5.0)
# 计算均方误差(MSE)
mse <- mean((predicted - actual)^2)
mse
# 计算均方根误差(RMSE)
rmse <- sqrt(mse)
rmse
```
上述代码中,首先创建了一个预测结果的向量 `predicted` 和实际观测值的向量 `actual`。然后使用 `(predicted - actual)^2` 计算每个预测值和实际观测值之间的差的平方,并使用 `mean()` 函数计算这些平方差的平均值得到均方误差(MSE)。最后使用 `sqrt()` 函数对均方误差进行开方得到均方根误差(RMSE)。
root mean squared error
均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)是一种用于衡量预测值与真实值之间差异的统计量。它是将预测值与真实值之间的差异平方后求平均值,再开方得到的结果。RMSE越小,说明预测值与真实值之间的差异越小,模型的预测能力越好。