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。

相关问题

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计算均方根误差

要计算均方根误差（RMSE），可以使用以下公式：

RMSE = sqrt(sum((Xi - Xi_hat)^2) / n)

其中，n是对应点对的数量，Xi是配准后对应点之间的欧氏距离，Xi_hat是对应点之间欧氏距离的真值。在Python中，可以使用numpy库来进行计算。

以下是一个示例代码，用于计算均方根误差：

import numpy as np

# 假设有两个点云数据，dists为对应点之间的距离
dists = \[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5\]

# 计算均方根误差
rmse = np.sqrt(np.average(np.square(dists)))

print("均方根误差 RMSE =", rmse)

在这个示例中，假设有5个对应点对，对应点之间的距离分别为0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5。通过计算均方根误差，可以得到RMSE的值。

请注意，这只是一个示例代码，实际使用时需要根据具体的数据和需求进行相应的修改。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [点云配准精度评价指标——均方根误差(python版本)](https://blog.csdn.net/qq_36686437/article/details/112620505)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]