均方误差python

引用中提供了用Python实现均方误差(MSE)的函数：def MSE(y, t): return 0.5 * np.sum((y - t)**2)。
这个函数接受两个参数y和t，分别表示预测值和目标值。函数的计算过程是通过将预测值和目标值的差值平方后求和，并乘以0.5得到最终的均方误差。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

均方误差 python

均方误差（MSE）是一种常见的损失函数，用于衡量预测值与真实值之间的差异。它的Python实现如下所示：

def MSE(y, t):
    return 0.5 * np.sum((y - t)**2)

其中，y表示模型的预测值，t表示真实值。该函数返回预测值与真实值之间差的平方和的一半。

最小均方误差python

最小均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）是一种衡量数据预测值与真实值之间差异的方法。在Python中，可以使用以下代码来计算MSE：

import numpy as np

# 预测值数组
y_pred = np.array([1, 2, 3, 4])
# 真实值数组
y_true = np.array([2, 3, 4, 5])

# 计算MSE
mse = np.mean(np.square(y_true - y_pred))
print(mse)

输出结果为：

1.0

其中，`np.square()`函数用于对数组进行平方运算，`np.mean()`函数用于计算数组的平均值。