def rmse(predictions, targets): return np.sqrt(((predictions - targets) ** 2).mean())
时间: 2024-05-28 12:13:51 浏览: 11
这是一个用于计算预测值和目标值之间均方根误差(RMSE)的函数。RMSE是评估回归模型性能的一种常用指标,它衡量模型预测值和真实值之间的平均差异程度。
其中,predictions是一个包含所有预测值的数组,targets是一个包含所有目标值的数组。函数通过计算两个数组中对应元素之间的差的平方和的均值,然后再取平方根来得到RMSE。
相关问题
时间序列当中预测精度检验代码
时间序列预测的精度检验可以使用一些统计学指标,比如均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)等。以下是一个简单的 Python 代码示例,演示如何计算这些指标:
```python
import numpy as np
def rmse(predictions, targets):
return np.sqrt(((predictions - targets) ** 2).mean())
def mae(predictions, targets):
return np.abs(predictions - targets).mean()
def mape(predictions, targets):
return np.abs((targets - predictions) / targets).mean() * 100
# 假设 predictions 和 targets 分别是预测值和实际值的数组
rmse_score = rmse(predictions, targets)
mae_score = mae(predictions, targets)
mape_score = mape(predictions, targets)
print("RMSE:", rmse_score)
print("MAE:", mae_score)
print("MAPE:", mape_score)
```
需要注意的是,这些指标都是用于评估模型在整个预测序列上的表现,而不是针对单个预测值。如果你需要逐步评估模型的表现,可以考虑使用滑动窗口或者交叉验证等技术。
python RMSE
RMSE(Root Mean Square Error)是一种常用的评估回归模型预测准确度的指标。它衡量了模型预测值与真实值之间的差异程度。
计算RMSE的步骤如下:
1. 首先,对于每个样本,计算模型的预测值与真实值之间的差异,即预测值减去真实值。
2. 然后,将这些差异值的平方求和。
3. 接下来,将上述结果除以样本数量,得到平均平方差(MSE)。
4. 最后,取平均平方差的平方根,即可得到RMSE。
在Python中,可以使用NumPy库来计算RMSE。以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
def calculate_rmse(predictions, targets):
mse = np.mean((predictions - targets) ** 2)
rmse = np.sqrt(mse)
return rmse
# 示例数据
predictions = np.array([1.2, 2.5, 3.8, 4.1])
targets = np.array([1.0, 2.0, 4.0, 4.5])
# 计算RMSE
rmse = calculate_rmse(predictions, targets)
print("RMSE:", rmse)
```
运行以上代码,将输出RMSE的值。
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