均方根误差python

在 Python 中计算均方根误差（RMSE）可以使用 NumPy 库的 `numpy.sqrt()` 和 `numpy.mean()` 函数，以及 Python 的内置函数 `len()`。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 假设我们有预测值和实际值
predictions = [3, -0.5, 2, 7]
targets = [2.5, 0.0, 2, 8]

# 计算均方根误差
mse = np.mean((np.array(predictions) - np.array(targets)) ** 2)
rmse = np.sqrt(mse)
print("RMSE:", rmse)

输出结果为：

RMSE: 0.6123724356957945

其中，`predictions` 和 `targets` 变量都是列表。首先，我们将它们转换为 NumPy 数组，然后计算它们的差的平方，并求得平均值。最后，将平均值开方，即可得到均方根误差。

相关问题

均方根误差 python

均方根误差（RMSE）是一种用于衡量预测值与真实值之间差异的统计量。在Python中，可以使用NumPy库中的函数来计算均方根误差。具体而言，可以使用以下代码来计算均方根误差：

import numpy as np

# 计算均方根误差
def rmse(predictions, targets):
    return np.sqrt(((predictions - targets) ** 2).mean())

其中，predictions表示预测值，targets表示真实值。这个函数将返回预测值与真实值之间的均方根误差。

如果你需要计算Excel表中多个sheet的均方根误差，可以使用for循环遍历每个sheet，并使用上述代码计算每个sheet的均方根误差。具体而言，可以使用以下代码来实现：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取Excel表
data = pd.read_excel('your_file_name.xlsx', sheet_name=None)

# 遍历每个sheet，并计算均方根误差
for sheet_name in data:
    sheet_data = data[sheet_name]
    predictions = sheet_data['predictions'].values
    targets = sheet_data['targets'].values
    sheet_rmse = rmse(predictions, targets)
    print('Sheet %s 的均方根误差为：%f' % (sheet_name, sheet_rmse))

其中，'your_file_name.xlsx'表示你的Excel文件名，predictions和targets分别表示预测值和真实值所在的列名。这个代码将遍历Excel表中的每个sheet，并计算每个sheet的均方根误差。

均方根误差python代码

均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）是衡量预测值与真实值之间差异的常用指标。在Python中，可以使用以下代码计算均方根误差：

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0.816496580927726

在上面的示例中，我们首先导入NumPy库，然后定义了一个`rmse()`函数，该函数接受两个参数：预测值和真实值。接下来，我们使用NumPy的广播机制计算预测值与真实值之间的差异的平方，并取平均数。最后，我们再对平均数取平方根，得到均方根误差。