python如何求rmse

求 RMSE（均方根误差）的 Python 代码可以如下：

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求RMSE

在Python中，Root Mean Squared Error (RMSE)是一种常用的评估预测模型性能的指标，特别是在回归问题中。它计算的是实际值和预测值之间差异的平方根平均数。如果你有一个数据集，其中包含实际的观测值（通常是标签或目标变量）和预测值，你可以按照以下步骤计算RMSE：

1. 首先导入必要的库，例如`numpy`：

   import numpy as np

2. 计算每个样本的误差（预测值减去真实值）：

   errors = predictions - actual_values

3. 平方误差：

   squared_errors = errors ** 2

4. 求平均平方误差：

   mean_squared_error = np.mean(squared_errors)

5. 最后取平均值的平方根得到RMSE：

   rmse = np.sqrt(mean_squared_error)

这里，`predictions`是模型的预测结果，`actual_values`是实际的数据标签。完整的函数示例：

def calculate_rmse(predictions, actual):
    rmse = np.sqrt(np.mean((predictions - actual) ** 2))
    return rmse

# 示例用法
predictions = ... # 预测值列表
actual = ...     # 实际值列表
rmse = calculate_rmse(predictions, actual)

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：

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：

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