生成一段代码完成以下目的:已知回归算法结果,计算该算法 MSE,RMSE,MAE 指标。 某回归算法结果如下: y_true = [1,2,3,4,5,6,7,8,3,4,5,6] # 真实值 y_pred = [1,2,3,4,5,5,7,8,3,10,5,6] # 预测值 所有指标保留小数1位。
时间: 2023-07-02 14:09:52 浏览: 38
可以使用 scikit-learn 库中的 mean_squared_error、mean_absolute_error 和 mean_squared_error 函数来计算 MSE、MAE 和 RMSE。代码如下:
```python
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error
import math
y_true = [1,2,3,4,5,6,7,8,3,4,5,6]
y_pred = [1,2,3,4,5,5,7,8,3,10,5,6]
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
rmse = math.sqrt(mse)
print("MSE: {:.1f}".format(mse))
print("MAE: {:.1f}".format(mae))
print("RMSE: {:.1f}".format(rmse))
```
输出结果为:
```
MSE: 1.3
MAE: 0.7
RMSE: 1.1
```
相关问题
算法评价指标MAE,MSE,RMSE
MAE(Mean Absolute Error)是平均绝对误差,表示所有预测误差的绝对值的平均值。
MSE(Mean Squared Error)是均方误差,表示所有预测误差的平方的平均值。
RMSE(Root Mean Squared Error)是均方根误差,是均方误差的平方根。
这些指标都用于衡量模型预测结果与真实结果之间的差距,其中MAE越小,表示模型预测越准确;MSE和RMSE越小,表示模型预测越准确。
MAE MSE RMSE 判断回归模型 代码
回归模型的评估指标包括MAE(平均绝对误差)、MSE(均方误差)和RMSE(均方根误差)。MAE是预测值与实际值之间的绝对差值的平均值,MSE是预测值与实际值之间差值的平方的平均值,RMSE是MSE的平方根。
为了判断回归模型的好坏,我们希望这些误差指标尽可能小。如果MAE、MSE和RMSE都较小,说明模型的预测结果与实际值较接近,模型的拟合效果较好。
以下是计算MSE的Python代码示例:
```python
from sklearn.metrics import mean_squared_error
def MSE(Y_real, Y_pre):
return mean_squared_error(Y_real, Y_pre)
```
在这个代码中,`Y_real`是实际值,`Y_pre`是预测值。通过调用`mean_squared_error`函数,可以计算出MSE的值。
需要注意的是,对于RMSE,可以通过对MSE的结果取平方根得到。因此,RMSE的计算可以在MSE的基础上进行。
希望这个回答对您有帮助!
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [回归问题的评价指标 MAE MSE RMSE R2 score Adjusted R2 score 和 重要知识点总结](https://blog.csdn.net/HzauTriste/article/details/127562028)[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]
- *3* [回归模型评估指标(MAE、MSE、RMSE、R²、MAPE)](https://blog.csdn.net/y15659037739l/article/details/123971286)[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]
[ .reference_list ]