python计算相对均方根误差

相对均方根误差（Relative Root Mean Square Error，RRMSE）是一种用来衡量预测结果与真实结果的误差的指标。在Python中，可以使用如下代码计算RRMSE：

import numpy as np

def rrmse(y_true, y_pred):
    return np.sqrt(np.mean(np.square((y_true - y_pred) / y_true)))

其中，y_true为真实结果，y_pred为预测结果。该函数会返回RRMSE的值。

相关问题

平均绝对百分比误差（MAPE）、平均相对变动值（ARV）和相对均方根误差（RRMSE）的python代码实现

以下是 MAPE、ARV、RRMSE 的 Python 代码实现：

import numpy as np

def mape(y_true, y_pred):
    """
    计算平均绝对百分比误差（MAPE）
    """
    y_true, y_pred = np.array(y_true), np.array(y_pred)
    return np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100

def arv(y_true, y_pred):
    """
    计算平均相对变动值（ARV）
    """
    y_true, y_pred = np.array(y_true), np.array(y_pred)
    return np.mean(np.abs(y_true - y_pred) / np.abs(y_true))

def rrmse(y_true, y_pred):
    """
    计算相对均方根误差（RRMSE）
    """
    y_true, y_pred = np.array(y_true), np.array(y_pred)
    return np.sqrt(np.mean(np.square((y_true - y_pred) / y_true)))

其中，`y_true` 是实际值，`y_pred` 是预测值。可以将真实值和预测值传入这些函数中，以计算出对应的误差指标。

仿照from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, r2_score r_2 = r2_score(test,predict_sunspots) print('Test r_2: %.6f' % r_2)，给出平均绝对百分比误差（MAPE）、平均相对变动值（ARV）和相对均方根误差（RRMSE）的python代码

可以使用以下代码实现：

import numpy as np

def mape(y_true, y_pred):
    """
    计算平均绝对百分比误差
    """
    return np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100

def arv(y_true, y_pred):
    """
    计算平均相对变动值
    """
    return np.mean(np.abs(y_true - y_pred) / np.abs(y_true))

def rrmse(y_true, y_pred):
    """
    计算相对均方根误差
    """
    return np.sqrt(np.mean(np.square((y_true - y_pred) / y_true)))

# 示例
y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([0.8, 2.3, 2.9, 3.8, 4.6])

mape_value = mape(y_true, y_pred)
arv_value = arv(y_true, y_pred)
rrmse_value = rrmse(y_true, y_pred)

print("MAPE: %.6f" % mape_value)
print("ARV: %.6f" % arv_value)
print("RRMSE: %.6f" % rrmse_value)

注意，这里假设`y_true`和`y_pred`都是numpy数组。