MSE和MAE分别代码怎么实现
时间: 2024-03-03 18:50:08 浏览: 44
MSE(均方误差)和MAE(平均绝对误差)是常用的回归问题评价指标,代码实现如下:
```python
import numpy as np
# 定义真实值和预测值
y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([1.2, 1.8, 2.6, 3.7, 4.5])
# 计算均方误差
mse = np.mean(np.square(y_true - y_pred))
print("MSE:", mse)
# 计算平均绝对误差
mae = np.mean(np.abs(y_true - y_pred))
print("MAE:", mae)
```
输出结果为:
```
MSE: 0.30599999999999994
MAE: 0.47999999999999987
```
其中,`np.square()` 用于计算平方,`np.abs()` 用于计算绝对值,`np.mean()` 用于计算均值。
相关问题
给出MSE MAE RMSE的计算代码
好的,以下是MSE、MAE和RMSE的计算代码:
MSE(均方误差)计算代码:
```python
import numpy as np
def mse(y_true, y_pred):
return np.mean(np.square(y_true - y_pred))
```
MAE(平均绝对误差)计算代码:
```python
import numpy as np
def mae(y_true, y_pred):
return np.mean(np.abs(y_true - y_pred))
```
RMSE(均方根误差)计算代码:
```python
import numpy as np
def rmse(y_true, y_pred):
return np.sqrt(np.mean(np.square(y_true - y_pred)))
```
希望以上代码能够帮到你!
MAE MSE RMSE 判断回归模型 代码
回归模型的评估指标包括MAE(平均绝对误差)、MSE(均方误差)和RMSE(均方根误差)。MAE是预测值与实际值之间的绝对差值的平均值,MSE是预测值与实际值之间差值的平方的平均值,RMSE是MSE的平方根。
为了判断回归模型的好坏,我们希望这些误差指标尽可能小。如果MAE、MSE和RMSE都较小,说明模型的预测结果与实际值较接近,模型的拟合效果较好。
以下是计算MSE的Python代码示例:
```python
from sklearn.metrics import mean_squared_error
def MSE(Y_real, Y_pre):
return mean_squared_error(Y_real, Y_pre)
```
在这个代码中,`Y_real`是实际值,`Y_pre`是预测值。通过调用`mean_squared_error`函数,可以计算出MSE的值。
需要注意的是,对于RMSE,可以通过对MSE的结果取平方根得到。因此,RMSE的计算可以在MSE的基础上进行。
希望这个回答对您有帮助!
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [回归问题的评价指标 MAE MSE RMSE R2 score Adjusted R2 score 和 重要知识点总结](https://blog.csdn.net/HzauTriste/article/details/127562028)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [回归模型评估指标(MAE、MSE、RMSE、R²、MAPE)](https://blog.csdn.net/y15659037739l/article/details/123971286)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
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