R语言计算square error
时间: 2024-05-29 12:06:19 浏览: 9
在R语言中,计算square error的函数是`sum((predicted - actual)^2)`。其中,`predicted`是预测值,`actual`是真实值。该函数将预测值与真实值之差的平方进行求和,得到的结果就是square error。
另外,如果您想计算平均square error,则可以将上述函数除以样本量(即数据点的数量)来得到平均值。
相关问题
R语言添加R-square计算
在R语言中,我们可以使用lm()函数来拟合线性回归模型,并计算R方。具体步骤如下:
1. 使用lm()函数拟合线性回归模型,其中Y为因变量,X为自变量,例如:model <- lm(Y ~ X)。
2. 使用summary()函数来获取模型的摘要信息,例如:summary(model)。
3. 从摘要信息中提取R方,例如:summary(model)$r.squared。
除此之外,我们还可以使用其他方法来提取R方,例如:rsq <- cor(Y, predict(model))^2。
需要注意的是,R方只能用于评估线性回归模型的拟合程度,不能用于比较不同模型之间的优劣。
参考资料:
https://stackoverflow.com/questions/23519224/extract-r-square-value-with-r-in-linear-models
https://blog.csdn.net/LeaningR/article/details/118971000
https://zhuanlan.zhihu.com/p/131604431
RMSE r语言 计算
RMSE是指均方根误差(Root Mean Square Error),它是一种常用的衡量预测模型误差的标。在R语言中,可以使用以下代码来计算RMSE:
```R
rmse <- function(y_actual, y_predicted) {
n <- length(y_actual)
mse <- mean((y_actual - y_predicted)^2)
rmse <- sqrt(mse)
return(rmse)
}
```
这段代码定义了一个名为rmse的函数,它接受两个参数:y_actual表示实际值的向量,y_predicted表示预测值的向量。函数首先计算误差平方的均值(MSE),然后取平方根得到RMSE。最后,函数返回RMSE的值。
请注意,该函数是根据提供的引用内容编写的,并适用于一般情况。在具体的应用场景中,可能需要根据实际情况进行适当的修改。
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