解释这段代码rmse = np.sqrt(mean_squared_error(val, forecast))
时间: 2024-05-26 11:11:19 浏览: 15
这段代码计算了预测值与真实值之间的均方根误差(RMSE),RMSE是衡量预测模型精度的一种常用指标,其公式为:RMSE = sqrt(平均误差的平方和 / 样本数)。其中,val是真实值向量,forecast是模型预测值向量,np.sqrt()是numpy库的函数,用于计算平方根。mean_squared_error()函数也是numpy库的函数,计算实际值与预测值之间的均方误差(MSE)并返回结果。最后,np.sqrt(mean_squared_error(val, forecast))返回的就是均方根误差。
相关问题
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = np.sqrt(mse)
这是一个使用均方误差(Mean Squared Error,MSE)和均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)评估回归模型性能的代码片段。其中,y_test是测试集的真实值,y_pred是模型预测的值。均方误差是真实值与预测值之间差的平方和的平均值,即:
$$MSE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_{test,i} - y_{pred,i})^2$$
均方根误差是均方误差的平方根,即:
$$RMSE = \sqrt{MSE}$$
其中,n为样本数量。这两个指标都用于评估回归模型的性能,其值越小表示模型的预测结果与真实值之间的误差越小,模型的性能越好。
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(test_y, yhat))和 mape = np.mean(np.abs((yhat-test_y)/test_y))*100什么意思
这两个公式是用来计算预测模型的误差的。RMSE是均方根误差,是预测值与真实值之间差值的平方和的平均值的平方根。MAPE是平均绝对百分比误差,是预测值与真实值之间差值的绝对值与真实值的比例的平均值乘以100。它们都是用来评估预测模型的准确性的指标。
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