解释代码def distEclud(x, y): return np.sqrt(np.sum((x - y) ** 2)) # 计算欧氏距离
时间: 2023-05-26 16:02:18 浏览: 71
这段代码是定义函数 distEclud,功能是计算欧氏距离。其中参数 x 和 y 是两个向量,通过 np.sum((x - y) ** 2) 得到它们的各个维度上的差值的平方,再通过 np.sqrt() 函数求和之后的平方根得到欧氏距离。
相关问题
对下列代码进行注释:import numpy as npdef euclidean(x, y): return np.sqrt(np.sum((x - y)**2))
# 导入numpy库,用于数组计算
import numpy as np
# 定义欧几里得距离函数,输入参数为x和y两个数组
def euclidean(x, y):
# 计算x和y两个数组差的平方,并使用np.sum函数进行求和
# 注意这里的**2表示对差值进行平方的操作
# np.sum函数会对整个数组进行求和,返回一个标量
# np.sqrt函数表示对求和结果进行开方
return np.sqrt(np.sum((x - y)**2))
def rmse(y,yhat): return np.sum((y - yhat) ** 2) ** 0.5 def rmspe(y, yhat): return np.sqrt(np.mean((yhat/y-1) ** 2))
这段代码定义了两个函数,分别用于计算回归问题中的均方根误差(RMSE)和相对均方根误差(RMSPE)。
其中,RMSE的计算公式为:
$$RMSE = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(y_i - \hat{y}_i)^2}$$
其中,$y_i$表示真实值,$\hat{y}_i$表示预测值,$N$表示样本数。
RMSPE的计算公式为:
$$RMSPE = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\left(\frac{\hat{y}_i}{y_i} - 1\right)^2}$$
其中,$y_i$表示真实值,$\hat{y}_i$表示预测值,$N$表示样本数。
这两个函数都是评估回归模型性能的常用指标,RMSE衡量预测值与真实值之间的距离,RMSPE衡量相对误差大小。
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