python如何求rmse
时间: 2023-11-07 09:06:40 浏览: 29
求 RMSE(均方根误差)的 Python 代码可以如下:
```python
import numpy as np
def rmse(predictions, targets):
return np.sqrt(((predictions - targets) ** 2).mean())
```
其中,`predictions` 是模型预测的结果,`targets` 是真实标签。使用该函数可以得到模型的 RMSE 值。
相关问题
python中求rmse
在Python中,可以使用NumPy库来计算均方根误差(RMSE)。假设有两个数组y_true和y_pred,分别表示真实值和预测值,可以按照以下方式计算RMSE:
```python
import numpy as np
def rmse(y_true, y_pred):
return np.sqrt(np.mean((y_true - y_pred) ** 2))
```
其中,np.mean()函数用于计算数组元素的平均值,**表示平方,np.sqrt()函数用于计算平方根。**
使用示例:
```python
y_true = np.array([1, 2, 3])
y_pred = np.array([1.2, 2.1, 2.8])
print(rmse(y_true, y_pred))
```
输出结果为:
```
0.28284271247461906
```
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:
```python
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:
```python
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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