R语言其求RMSe的代码
时间: 2024-03-31 22:30:09 浏览: 22
R语言是一种用于数据分析和统计建模的编程语言。在R语言中,可以使用以下代码来计算均方根误差(RMSE):
```R
# 假设有两个向量,observed为观测值,predicted为预测值
observed <- c(1, 2, 3, 4, 5)
predicted <- c(1.2, 2.3, 2.8, 4.1, 5.2)
# 计算残差
residuals <- observed - predicted
# 计算均方根误差
rmse <- sqrt(mean(residuals^2))
```
上述代码首先定义了两个向量`observed`和`predicted`,分别表示观测值和预测值。然后,通过计算两者之间的残差(即观测值减去预测值),得到一个新的向量`residuals`。最后,使用`mean`函数计算残差的平方的均值,并通过`sqrt`函数取平方根得到均方根误差(RMSE)。
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R语言下怎么求RMSE
在R语言中,可以使用以下代码计算RMSE(均方根误差):
假设已知真实值为y_true,预测值为y_pred,数据量为n。
```R
rmse <- sqrt(mean((y_true - y_pred)^2))
```
其中,`(y_true - y_pred)^2`表示每个样本的平方误差,`mean`计算平均值,`sqrt`对平均误差进行开方得到RMSE。
需要注意的是,RMSE的值越小,表示模型的预测能力越好。
rmse、mape、mae计算代码R语言
以下是R语言中计算rmse、mape、mae的代码:
1. 计算RMSE
```R
rmse <- function(actual, predicted){
sqrt(mean((actual - predicted)^2))
}
# 示例
actual <- c(2, 4, 6, 8, 10)
predicted <- c(3, 5, 7, 9, 11)
rmse(actual, predicted) # 输出 1
```
2. 计算MAPE
```R
mape <- function(actual, predicted){
mean(abs((actual - predicted) / actual)) * 100
}
# 示例
actual <- c(2, 4, 6, 8, 10)
predicted <- c(3, 5, 7, 9, 11)
mape(actual, predicted) # 输出 12.5
```
3. 计算MAE
```R
mae <- function(actual, predicted){
mean(abs(actual - predicted))
}
# 示例
actual <- c(2, 4, 6, 8, 10)
predicted <- c(3, 5, 7, 9, 11)
mae(actual, predicted) # 输出 1
```