frmse=np.sqrt(np.dot((ypred-ytrue).T,ypred-ytrue)/len(ytrue))得出来的frmse怎么评价误差大小

通常情况下，均方根误差（RMSE）的值越小，表示模型的预测误差越小，模型的准确性越高。具体评价误差大小的标准因应用场景而异，但可以根据实际情况制定一些评价指标。例如，如果是预测连续变量的模型，可以将RMSE的值与目标变量的平均值进行比较，以判断模型的预测误差是否足够小；如果是分类模型，可以使用其他指标如准确率、召回率等来评估模型的性能。总之，要根据实际情况选择合适的评价指标来评估模型的表现。

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train=housing.sample(frac=0.7) test=housing[~housing.index.isin(train.index)] mdl=stats.OLS.from_formula('price~sqft_living',train).fit() ypred,ytrue=mdl.predict(test['sqft_living']),test['price'] frmse=np.sqrt(np.dot((ypred-ytrue).T,ypred-ytrue)/len(ytrue)) mdl_=stats.OLS.from_formula('np.log(price)~np.log(sqft_living)',train).fit() ypred,ytrue=np.exp(mdl_.predict(test['sqft_living'])),test['price'] frmse=np.sqrt(np.dot((ypred-ytrue).T,ypred-ytrue)/len(ytrue)) from sklearn.metrics import mean_squared_error mean_squared_error(ytrue,ypred)**0.5

这段代码是用来训练一个线性回归模型，并计算其在测试集上的均方根误差(RMSE)。具体步骤如下：

1. 从原始数据集中随机抽取70%的数据作为训练集，剩下的30%作为测试集。

2. 使用训练集拟合一个线性回归模型，其中因变量为房屋价格(price)，自变量为房屋面积(sqft_living)。

3. 在测试集上使用训练好的模型进行预测，并记录预测值(ypred)和真实值(ytrue)。

4. 计算模型在测试集上的均方根误差(RMSE)。这里有两种计算方式，第一种是使用numpy库中的dot函数和sqrt函数，第二种是使用sklearn.metrics库中的mean_squared_error函数。

5. 重复2~4步，但这里使用对数转换后的自变量和因变量来拟合模型，计算其在测试集上的均方根误差(RMSE)。

selected_columns=diabetes[['age', 'HbA1c_level','blood_glucose_level','diabetes']] reg=stats.OLS.from_formula('diabetes~age+HbA1c_level+blood_glucose_level',selected_columns).fit() reg.summary() train=selected_columns.sample(frac=0.7) test=selected_columns[~selected_columns.index.isin(train.index)] reg=stats.OLS.from_formula('diabetes~age+HbA1c_level+blood_glucose_level',train).fit() ypred=reg.predict(test[['age','HbA1c_level','blood_glucose_level']]) ytrue=test['diabetes'] frmse=np.sqrt(np.dot((ypred-ytrue).T,ypred-ytrue)/len(ytrue)) frmse/np.mean(ytrue)什么意思

这段代码是一个简单的线性回归模型，用于预测糖尿病患者的糖尿病指标。首先，从糖尿病数据集中选择了4个特征（年龄、HbA1c水平、血糖水平和是否患有糖尿病），并对这些特征进行了简单的线性回归分析。然后，将数据集随机分成训练集和测试集，并在训练集上再次进行线性回归。最后，使用测试集对模型进行评估，计算了预测指标与真实指标之间的均方根误差（RMSE）和均方根误差的百分比。