mse计算python
时间: 2023-07-05 10:35:46 浏览: 363
在 Python 中计算 MSE(均方误差)可以使用 NumPy 库中的 mean() 函数和 square() 函数,具体步骤如下:
1. 导入 NumPy 库:
```python
import numpy as np
```
2. 定义实际值和预测值:
```python
y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([2, 3, 4, 5, 6])
```
3. 计算预测值与实际值之差的平方:
```python
squared_errors = np.square(y_pred - y_true)
```
4. 计算 MSE:
```python
mse = np.mean(squared_errors)
```
完整代码示例:
```python
import numpy as np
y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([2, 3, 4, 5, 6])
squared_errors = np.square(y_pred - y_true)
mse = np.mean(squared_errors)
print(mse)
```
输出结果为:
```
1.0
```
相关问题
Python计算MSE
MSE(Mean Squared Error)是一种常用的衡量模型预测准确度的指标,可以使用Python计算。假设我们有两个向量y和y_hat,分别表示真实值和预测值,MSE的计算公式为:
MSE = (1/n) * ∑(y - y_hat)^2
其中,n为向量的长度。
可以使用NumPy库计算MSE,示例如下:
```python
import numpy as np
# 定义真实值和预测值
y = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_hat = np.array([1.1, 2.1, 3.2, 3.9, 5.2])
# 计算MSE
mse = np.mean((y - y_hat)**2)
print("MSE:", mse)
```
输出结果为:
```
MSE: 0.10599999999999998
```
表示预测值与真实值之间的均方误差为0.106。
python 计算mse
MSE(Mean Squared Error)是一种用于度量回归模型预测值与真实值之间差异的常用指标,其计算公式为:
$MSE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y_i})^2$
其中,$n$ 表示样本数量,$y_i$ 表示第 $i$ 个样本的真实值,$\hat{y_i}$ 表示模型预测的值。
下面是 Python 中计算 MSE 的代码示例:
```python
import numpy as np
def mean_squared_error(y_true, y_pred):
"""
计算均方误差(MSE)
:param y_true: 真实值
:param y_pred: 预测值
:return: MSE
"""
mse = np.mean(np.square(y_true - y_pred))
return mse
```
其中,`np.square()` 用于计算平方,`np.mean()` 用于计算平均值。