python计算RMSE

在Python中，可以使用numpy库中的mean_squared_error()函数来计算均方根误差（RMSE）。首先，需要导入相应的库和函数：

from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

然后，使用mean_squared_error()函数计算均方根误差。需要提供实际值（y_true）和预测值（y_pred）作为参数：

rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred))

这样就可以得到RMSE的值。RMSE是衡量实际值和预测值之间误差大小的一个常用指标，它表示了预测值与实际值之间的平均差异。较小的RMSE值表示模型的预测能力较好。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [chatgpt赋能python：Python计算RMSE的完整指南](https://blog.csdn.net/vacvefito/article/details/131408670)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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