用def函数写一段RMSE检验的python代码

当然，以下是使用 def 函数编写的一个 RMSE 检验的 Python 代码示例：

import math

def calculate_rmse(predictions, targets):
    """计算 RMSE 值的函数"""
    rmse = math.sqrt(((predictions - targets) ** 2).mean())
    return rmse

# 假设预测值和目标值如下
predictions = [3.1, 4.5, 6.3, 7.8]
targets = [2.9, 4.8, 6.2, 7.5]

# 计算 RMSE 值
rmse = calculate_rmse(predictions, targets)

print("RMSE: ", rmse)

这段代码定义了一个名为 `calculate_rmse` 的函数，它接受两个参数 `predictions` 和 `targets`，并返回 RMSE 值。在主程序中，我们使用这个函数计算了给定预测值和目标值的 RMSE 值，并将其打印出来。

相关问题

rmse代码实现python

rmse的代码实现可以使用以下Python代码：

import numpy as np

def rmse(predictions, targets):
    return np.sqrt(((predictions - targets) ** 2).mean())

这段代码定义了一个名为rmse的函数，它接受两个参数：预测值(predictions)和真实值(targets)。函数内部使用numpy库计算了均方根误差(RMSE)，即将每个预测值与对应的真实值之差平方后求平均并取平方根。最后，函数返回计算得到的RMSE值。所以，你可以在自己的代码中调用这个函数来计算RMSE。

mae与rmse公式 python

MAE和RMSE是用于衡量模型预测误差的指标，它们的公式如下：

MAE（平均绝对误差）：
$$MAE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n|y_i - \hat{y_i}|$$

RMSE（均方根误差）：
$$RMSE = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n(y_i - \hat{y_i})^2}$$

其中，$n$表示样本数量，$y_i$表示真实值，$\hat{y_i}$表示预测值。

下面是Python的实现代码：

import numpy as np

# 计算MAE
def mae(y_true, y_pred):
    return np.mean(np.abs(y_true - y_pred))

# 计算RMSE
def rmse(y_true, y_pred):
    return np.sqrt(np.mean(np.square(y_true - y_pred)))

其中，`y_true`和`y_pred`分别表示真实值和预测值。可以使用numpy库中的函数来计算平均值和平方等操作。