model.compile的metrics用rmse

model.compile的metrics用rmse表示使用均方根误差作为模型评估指标。均方根误差是一种常用的回归模型评估指标，用于衡量模型预测结果与真实值之间的误差大小。通过选择rmse作为模型的评估指标，可以评估模型对于不同样本的预测精度。具体而言，rmse是将每个样本的预测值与真实值的差平方求和后再开根号得到的指标。与均方误差（MSE）相比，rmse使用平方根将数量级对齐，更加直观地反映了预测结果与真实值的偏差。在模型训练过程中，如果使用rmse作为metrics，则模型会根据这个指标的值来调整参数，以期望在验证集上达到较小的rmse值，从而提高模型的预测准确性。总之，使用rmse作为模型的评估指标可以帮助我们更好地了解模型的预测性能，并对模型进行有效的调整和优化。

相关问题

model.compile(loss=my_rmse, optimizer=optimizer)怎么添加R2

您可以尝试使用Keras的自定义评估指标来添加R2。以下是示例代码：

import keras.backend as K

def my_rmse(y_true, y_pred):
    return K.sqrt(K.mean(K.square(y_pred - y_true)))

def r_square(y_true, y_pred):
    SS_res =  K.sum(K.square(y_true - y_pred)) 
    SS_tot = K.sum(K.square(y_true - K.mean(y_true))) 
    return 1 - SS_res/(SS_tot + K.epsilon())

model.compile(loss=my_rmse, optimizer=optimizer, metrics=[r_square])

在上面的代码中，我们定义了两个自定义评估指标函数，一个是用于RMSE的`my_rmse`，另一个是用于R2的`r_square`。在`model.compile`中，我们将这两个评估指标都传递给了`metrics`参数。这样，在训练过程中，Keras将计算并记录这两个指标的值，并在每个时期结束时输出它们的平均值。

train_X = train_x.reshape((train_x.shape[0], n_hours, n_features)) test_X = test_x.reshape((test_x.shape[0], n_hours, n_features)) model = Sequential() model.add(LSTM(20, input_shape=(train_X.shape[1], train_X.shape[2]), return_sequences=True, kernel_regularizer=regularizers.l2(0.005), recurrent_regularizer=regularizers.l2(0.005))) model.add(LSTM(20, kernel_regularizer=regularizers.l2(0.005), recurrent_regularizer=regularizers.l2(0.005))) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mae', optimizer='adam') history = model.fit(train_X, train_y, epochs=500, batch_size=2 ** 8, validation_data=(test_X, test_y)) plt.plot(history.history['loss'], label='train') plt.plot(history.history['val_loss'], label='test') plt.legend() plt.show() # make the prediction,为了在原始数据的维度上计算损失，需要将数据转化为原来的范围再计算损失 yHat = model.predict(test_X) y = model.predict(train_X) test_X = test_X.reshape((test_X.shape[0], n_hours * n_features))怎么求训练集rmse

可以使用以下代码计算训练集的 RMSE：

from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

# 将预测结果转换为原始范围
yHat = scaler.inverse_transform(yHat)
train_y = scaler.inverse_transform(train_y)

# 计算 RMSE
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(train_y, y))
print('Train RMSE: %.3f' % rmse)

其中，`scaler` 是对数据进行标准化或归一化处理时使用的对象，需要根据具体情况进行定义和初始化。