定义一段计算函数计算rmse,其中原数据需要循环计算
时间: 2023-10-10 11:14:56 浏览: 39
好的,下面是一个计算RMSE的Python函数,其中原数据需要循环计算:
```python
import numpy as np
def rmse(predictions, targets):
n = len(predictions)
error = 0.0
for i in range(n):
error += (predictions[i] - targets[i]) ** 2
rmse = np.sqrt(error / n)
return rmse
```
其中,`predictions`和`targets`都是Python列表,分别表示预测值和真实值。该函数的返回值为RMSE的值。在函数中,我们先计算出数据的长度 `n`,然后使用循环遍历每一个数据点,计算出预测值和真实值的差的平方,并将其累加到 `error` 变量中。最后,我们将 `error` 除以 `n`,并使用 `numpy` 模块的 `sqrt` 函数计算出RMSE的值。
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好的,下面是一个计算不同天的功率预测RMSE的Python函数:
```python
import numpy as np
def daily_rmse(predictions, targets, days):
rmse_list = []
for day in days:
daily_predictions = predictions[day]
daily_targets = targets[day]
rmse = np.sqrt(((daily_predictions - daily_targets) ** 2).mean())
rmse_list.append(rmse)
return rmse_list
```
其中,`predictions`和`targets`都是NumPy数组,分别表示预测值和真实值。`days`是一个Python列表,包含了所有要计算RMSE的天数。该函数的返回值为一个Python列表,其中包含了每个天数对应的RMSE值。
在函数中,我们使用循环遍历每一个天数,提取出该天的预测值和真实值,然后使用与之前相同的方式计算RMSE。最后将每个天数的RMSE值存储到 `rmse_list` 中,并作为函数的返回值。
定义一段按照日期依次进行计算每日96行数据的rmse,最后计算出一个月的每一天的rmse
好的,下面是一个按照日期依次计算每日96行数据的RMSE,并最终计算出一个月的每一天的RMSE的Python函数:
```python
import numpy as np
def monthly_rmse(predictions, targets):
num_days = len(predictions) // 96
rmse_list = []
for day in range(num_days):
daily_predictions = predictions[day*96:(day+1)*96]
daily_targets = targets[day*96:(day+1)*96]
rmse = np.sqrt(((daily_predictions - daily_targets) ** 2).mean())
rmse_list.append(rmse)
monthly_rmse = np.mean(rmse_list)
return monthly_rmse, rmse_list
```
其中,`predictions`和`targets`都是NumPy数组,分别表示预测值和真实值。该函数的返回值包括一个浮点数和一个Python列表。其中,浮点数表示整个月的平均RMSE,Python列表表示每一天的RMSE。
在函数中,我们首先计算出数据的天数 `num_days`,然后使用循环遍历每一天的数据。对于每一天的数据,我们使用切片方法提取出该天的96行数据,然后使用与之前相同的方式计算RMSE,并将其存储到 `rmse_list` 中。最后,我们使用 `numpy` 模块的 `mean` 函数计算出 `rmse_list` 中所有RMSE的平均值,并将其作为函数的第一个返回值。函数的第二个返回值即为 `rmse_list`。