均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）代码是什么？输入要求是什么

均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）的代码可以使用以下方式计算：

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。