评价指标 均方根误差还有其它 python 代码实现
时间: 2023-11-19 12:55:15 浏览: 38
评价指标是用来衡量模型预测结果与真实结果之间差异的指标。均方根误差(RMSE)是回归模型中常用的评价指标之一,它衡量的是模型预测值与真实值之间的平均误差。Python中可以使用sklearn库中的mean_squared_error函数来计算RMSE。除了RMSE,还有其他常用的评价指标,如平均绝对误差(MAE)、R平方(R2)等,这些指标也可以在sklearn库中找到对应的函数进行计算。
Python代码实现:
#调用sklearn库中的指标求解
from sklearn import metrics
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
from sklearn.metrics import r2_score
#给出回归结果
y_true = [3, -0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]
#计算均方根误差
rmse = mean_squared_error(y_true, y_pred, squared=False)
print("RMSE:", rmse)
#计算平均绝对误差
mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
print("MAE:", mae)
#计算R平方
r2 = r2_score(y_true, y_pred)
print("R2:", r2)
相关问题
均方根误差(RMSE)Python代码
均方根误差(RMSE)是一种衡量回归模型预测误差的指标,表示实际观测值与模型预测值之间差异的标准差。在Python中,可以使用NumPy库中的mean()和sqrt()函数来计算均方根误差。以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
# 定义实际观测值和模型预测值
actual = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
predicted = np.array([1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5])
# 计算均方根误差
rmse = np.sqrt(np.mean((predicted - actual) ** 2))
# 输出结果
print("均方根误差:", rmse)
```
输出结果为:
```
均方根误差: 0.7071067811865476
```
均方根误差python代码
均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)是衡量预测值与真实值之间差异的常用指标。在Python中,可以使用以下代码计算均方根误差:
```python
import numpy as np
def rmse(predictions, targets):
return np.sqrt(((predictions - targets) ** 2).mean())
# 示例
predictions = np.array([1, 2, 3])
targets = np.array([2, 3, 4])
print(rmse(predictions, targets)) # 输出0.816496580927726
```
在上面的示例中,我们首先导入NumPy库,然后定义了一个`rmse()`函数,该函数接受两个参数:预测值和真实值。接下来,我们使用NumPy的广播机制计算预测值与真实值之间的差异的平方,并取平均数。最后,我们再对平均数取平方根,得到均方根误差。