python求均方根误差rmse
时间: 2023-09-12 19:02:56 浏览: 49
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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Python求均方根误差
好的,Python求均方根误差可以使用numpy库中的mean()和sqrt()函数来实现。具体代码如下:
```python
import numpy as np
def rmse(predictions, targets):
return np.sqrt(((predictions - targets) ** 2).mean())
# 示例
predictions = np.array([1, 2, 3])
targets = np.array([2,3, 4])
print(rmse(predictions, targets))
```
输出结果为:1.0
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
```