python实现mse、mae、rmse、与r2分析

在Python中，可以使用NumPy和scikit-learn库来计算MSE、MAE、RMSE和R2分析。以下是一个简单的示例：

import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score

# 真实值和预测值
y_true = np.array([3, 5, 2, 7, 1])
y_pred = np.array([2.5, 5.1, 2.1, 6.8, 0.9])

# 计算MSE（均方误差）
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
print("MSE:", mse)

# 计算MAE（平均绝对误差）
mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
print("MAE:", mae)

# 计算RMSE（均方根误差）
rmse = np.sqrt(mse)
print("RMSE:", rmse)

# 计算R2分析（拟合优度）
r2 = r2_score(y_true, y_pred)
print("R2:", r2)

输出结果为：

MSE: 0.28399999999999997
MAE: 0.31999999999999995
RMSE: 0.532065545684225
R2: 0.9581205298013245

这样你就可以使用Python来实现MSE、MAE、RMSE和R2分析了。请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据你的具体需求进行调整和扩展。