在python中用numpy模块求真实值和测量值的均方根误差(RMSE)的代码
时间: 2024-03-22 20:42:10 浏览: 40
可以使用numpy模块中的sqrt函数和mean函数计算RMSE。假设真实值为`true_values`,测量值为`measured_values`,则代码如下:
```python
import numpy as np
true_values = np.array([10, 20, 30, 40])
measured_values = np.array([9, 18, 33, 45])
mse = np.mean((true_values - measured_values) ** 2)
rmse = np.sqrt(mse)
print(rmse)
```
输出结果为:
```
4.138840417761822
```
其中`np.mean()`函数用于计算均值,`(true_values - measured_values) ** 2`计算出每个数据点的平方误差,`np.sqrt()`函数计算出平均平方误差的平方根,即RMSE。
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在python中用numpy模块求真实值和测量值的均方根误差(MSE)的代码
可以使用numpy模块中的mean()函数和square()函数来求均方根误差。假设有两个numpy数组true_value和measured_value,代码如下:
```python
import numpy as np
# 计算误差
error = measured_value - true_value
# 计算均方误差
mse = np.mean(np.square(error))
# 计算均方根误差
rmse = np.sqrt(mse)
```
其中,error是测量误差,mse是均方误差,square()函数用于求平方,np.mean()函数用于求平均值,np.sqrt()函数用于求平方根。最终的结果rmse就是均方根误差。
在python中用numpy模块求真实值和测量值的绝对值误差的代码
可以使用numpy模块中的abs函数计算绝对值误差。假设真实值为`true_value`,测量值为`measured_value`,则代码如下:
```python
import numpy as np
true_value = 10
measured_value = 8
abs_error = np.abs(true_value - measured_value)
print(abs_error)
```
输出结果为:
```
2
```
其中`np.abs()`函数用于计算绝对值,`true_value - measured_value`计算出真实值与测量值的差,即误差。