MSE的计算公式 python

MSE的计算公式是通过计算预测值与目标值之间的差异的平方，并求平均值。在Python中，可以使用以下代码来计算MSE：

def mse(target, predict):
    return ((target - predict)**2).mean()

mse_val = mse(np.array(BH_old_data), np.array(BH_new_data))
mse_val_new = mse(np.array(BH_old_data), np.array(new_model_predict))

其中，`target`表示目标值，`predict`表示预测值。通过将目标值和预测值传入`mse`函数中，即可计算得到MSE的数值。

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rmse计算公式 python

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，它衡量了预测值与真实值之间的差异程度。RMSE的计算公式如下：

RMSE = sqrt(1/n * Σ(y_pred - y_true)^2)

其中，y_pred表示模型的预测值，y_true表示真实值，n表示样本数量，Σ表示求和运算，sqrt表示平方根运算。

在Python中，可以使用numpy库来进行RMSE的计算。以下是一个示例代码：

import numpy as np

def rmse(y_pred, y_true):
    n = len(y_pred)
    mse = np.mean((y_pred - y_true) ** 2)
    rmse = np.sqrt(mse)
    return rmse

# 示例数据
y_pred = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_true = np.array([1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5])

# 计算RMSE
result = rmse(y_pred, y_true)
print("RMSE:", result)

输出结果为：

RMSE: 0.5

均方误差计算公式python

均方误差（Mean Squared Error，MSE）的计算公式如下：

$MSE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y_i})^2$

其中，$n$ 表示样本数量，$y_i$ 表示真实值，$\hat{y_i}$ 表示预测值。

在 Python 中，可以使用以下代码计算均方误差：

from sklearn.metrics import mean_squared_error

# y_true 表示真实值，y_pred 表示预测值
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)

需要注意的是，使用 sklearn.metrics 库需要先安装 scikit-learn 包。