python均方根误差

Python中计算均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）可以使用numpy库的函数来实现。RMSE是衡量预测模型对观测值的拟合程度的一种常用指标。

假设有两个数组，一个是实际观测值的数组y_true，另一个是模型预测值的数组y_pred。以下是计算RMSE的代码示例：

import numpy as np

def rmse(y_true, y_pred):
    return np.sqrt(np.mean((y_true - y_pred)**2))

# 示例数据
y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5])

# 计算RMSE
print(rmse(y_true, y_pred))

输出结果为：

0.5

这里的RMSE值为0.5，表示模型的预测值与实际观测值的平均误差为0.5。越接近0，表示模型的拟合效果越好。

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python 均方根误差

均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）是评估回归模型预测结果与真实结果偏差的一种常用指标。在 Python 中，可以通过以下代码计算均方根误差：

from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([1.1, 2.2, 2.8, 3.9, 5.1])

rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred))

print(rmse)

其中，`y_true` 是真实结果的数组，`y_pred` 是模型预测结果的数组。通过 `mean_squared_error` 函数计算均方误差，然后再通过 `np.sqrt` 函数计算均方根误差。以上代码输出结果为 `0.36055512754639896`。

Python求均方根误差

好的，Python求均方根误差可以使用numpy库中的mean()和sqrt()函数来实现。具体代码如下：

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))

输出结果为：1.0