rmse，R方的R语言代码公式

RMSE（均方根误差）和R方（决定系数）是评估回归模型性能的常用指标。在R语言中，可以通过以下代码计算RMSE和R方：

假设已有真实值y_true和预测值y_pred，可以按如下方式计算RMSE：

rmse <- sqrt(mean((y_true - y_pred)^2))

其中，mean函数计算向量中元素的平均值。

而计算R方可以使用如下代码：

r_squared <- sum((y_true - y_pred)^2) / sum((y_true - mean(y_true))^2)

其中，sum函数用于计算向量中元素的和，mean函数计算向量中元素的平均值。

相关问题

R语言相对均方根误差

R语言中的相对均方根误差（Relative Root Mean Squared Error，简称RRMSE）是用来衡量模型预测结果与实际结果之间的误差的一种指标。它是均方根误差（Root Mean Squared Error，简称RMSE）与实际值的标准差之比。

具体地说，RRMSE的计算公式如下：

RRMSE = RMSE / sd(y)

其中，RMSE表示均方根误差，sd(y)表示实际值的标准差。

RRMSE越小，说明模型的预测结果与实际结果之间的误差越小，模型的预测能力越好。

在R语言中，可以使用如下代码计算RRMSE：

# 计算RMSE
rmse <- function(actual, predicted) {
  sqrt(mean((actual - predicted)^2))
}

# 计算RRMSE
rrmse <- function(actual, predicted) {
  rmse(actual, predicted) / sd(actual)
}

使用时，需要将实际值和预测值作为参数传入函数中即可。