相对平均误差(RME)的代码是什么?输入要求是什么
时间: 2023-09-04 22:10:19 浏览: 45
以下是计算相对平均误差(RME)的代码示例:
```python
import numpy as np
def rme(y_true, y_pred):
n = len(y_true)
rme = np.sum(np.abs(y_true - y_pred) / y_true) / n
return rme
```
在上述代码中,我们首先计算真实值 `y_true` 和预测值 `y_pred` 之间的绝对误差,然后将绝对误差除以真实值,再对所有样本求和并除以样本数量 `n`,得到相对平均误差(RME)。
输入要求如下:
- `y_true`:真实值的一维数组或列表,长度为 `n`。
- `y_pred`:预测值的一维数组或列表,与 `y_true` 具有相同的长度。
确保 `y_true` 和 `y_pred` 具有相同的长度是计算 RME 的基本要求,以便能够正确比较预测值和真实值之间的偏差。另外,确保 `y_true` 中不包含零值,以避免除以零的错误。
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相对平均误差(rme)公式
相对平均误差(RME)是一种衡量预测值与真实值之间偏差的指标,常用于评估回归模型的表现。其公式如下:
$$ RME = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} \frac{|y_i - \hat{y_i}|}{y_i} $$
其中,$n$ 是样本数量,$y_i$ 是第 $i$ 个观测值的真实值,$\hat{y_i}$ 是模型对第 $i$ 个观测值的预测值。
RME 的取值范围为 0 到正无穷大,值越小表示模型的预测结果与真实值之间的偏差越小。如果 RME 等于 0,表示模型完美地预测了所有观测值的真实值。如果 RME 等于 1,表示模型的预测误差等于真实值的平均值。如果 RME 大于 1,则说明模型的预测误差比真实值的平均值还要大。
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其中,$n$ 是样本数量,$y_i$ 是第 $i$ 个观测值的真实值,$\hat{y_i}$ 是模型对第 $i$ 个观测值的预测值。
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