sklearn.metrics里求标准差的函数
时间: 2023-07-24 08:06:51 浏览: 48
sklearn.metrics中没有专门用于求标准差的函数,但可以使用numpy库中的std函数来计算标准差。具体使用方法如下:
```python
import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error
y_true = [3, -0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
# 计算标准差
std = np.sqrt(mse)
print(std)
```
这里使用了sklearn.metrics中的mean_squared_error函数计算均方误差,然后使用numpy库中的sqrt函数计算标准差。
相关问题
import numpy as npfrom sklearn.metrics import mean_squared_error#实际值(2022年12个月的CPI涨幅数据) actual=np.array([2.1,2.7,2.1,2.3,2.6,2.9,2.5,2.3,2.5,1.9,1.6,2.0]) #预测值(2023年12个月的CPI涨幅数据) predicted=np.array([1.9464,1.8928,1.8408,1.7901,1.7409,1.693,1.6464,1.6012,1.5571,1.5143,1.4726,1.4321]) #计算均方根误差 rmse=mean_squared_error(actual,predicted,squared=False) #计算目标变量的标准差 target_std=np.std(actual) #输出均方根误差和目标变量的标准差 print("均方根误差为:",rmse) print("目标变量的标准差为:",target_std) #判断模型预测结果的准确性 if rmse < target_std: print("模型预测结果比较准确")
这段代码的运行结果是计算了实际值和预测值的均方根误差,并通过与目标变量的标准差进行比较,判断模型预测结果的准确性。如果均方根误差小于目标变量的标准差,则输出“模型预测结果比较准确”。
具体来说,这段代码首先导入了numpy和sklearn.metrics库,然后定义了实际值actual和预测值predicted。接着利用mean_squared_error函数计算了均方根误差rmse,并利用np.std函数计算了目标变量的标准差target_std。最后,利用if语句判断模型预测结果的准确性,并输出相应的结果。
需要注意的是,在计算均方根误差时,使用了mean_squared_error函数,并将其squared参数设置为False,表示返回的是均方根误差,而不是平均误差平方的平均值。
import numpy as np from sklearn.metrics import mean_squared_error #实际值(2022年12个月的CPI涨幅数据) actual=np.array([2.1,2.7,2.1,2.3,2.6,2.9,2.5,2.3,2.5,1.9,1.6,2.0]) #预测值(2023年12个月的CPI涨幅数据) predicted=np.array([1.9464,1.8928,1.8408,1.7901,1.7409,1.693,1.6464,1.6012,1.5571,1.5143,1.4726,1.4321]) #计算均方根误差 rmse=mean_squared_error(actual,predicted,squared=True)**0.5 #计算目标变量的标准差 target_std=np.std(actual) #输出均方根误差和目标变量的标准差 print("均方根误差为:",rmse) print("目标变量的标准差为:",target_std) #判断模型预测结果的准确性 if rmse < target_std: print("模型预测结果比较准确") 上述python代码运行时显示错误“mean_squared_error() got an unexpected keyword argument'squared'”,该如何解决?
这个错误是因为在sklearn版本更新后,mean_squared_error函数的参数squared被移除了。解决方法是将squared参数移除,直接使用默认值即可。修改后的代码如下:
```
import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error
#实际值(2022年12个月的CPI涨幅数据)
actual=np.array([2.1,2.7,2.1,2.3,2.6,2.9,2.5,2.3,2.5,1.9,1.6,2.0])
#预测值(2023年12个月的CPI涨幅数据)
predicted=np.array([1.9464,1.8928,1.8408,1.7901,1.7409,1.693,1.6464,1.6012,1.5571,1.5143,1.4726,1.4321])
#计算均方根误差
rmse=mean_squared_error(actual,predicted)**0.5
#计算目标变量的标准差
target_std=np.std(actual)
#输出均方根误差和目标变量的标准差
print("均方根误差为:",rmse)
print("目标变量的标准差为:",target_std)
#判断模型预测结果的准确性
if rmse < target_std:
print("模型预测结果比较准确")
```
修改后的代码中,mean_squared_error函数的参数squared被移除了,直接使用默认值即可。