sklearn计算均方根误差

sklearn中计算均方根误差的函数为mean_squared_error，需要先计算出均方误差，再对其进行平方根运算。具体代码如下：

from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

y_true = np.array([1, 2, 3])
y_pred = np.array([1.5, 2.5, 3.5])

mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
rmse = np.sqrt(mse)

print("均方误差为：", mse)
print("均方根误差为：", rmse)

输出结果为：

均方误差为： 0.5
均方根误差为： 0.7071067811865476

相关问题

python中sklearn库中均方根误差函数

在sklearn库中，均方根误差函数（RMSE）可以使用`mean_squared_error`和`sqrt`函数来计算。

具体步骤如下：

1. 导入`mean_squared_error`和`sqrt`函数，代码如下：

from sklearn.metrics import mean_squared_error
from math import sqrt

2. 计算均方根误差，代码如下：

# 假设y_true和y_pred分别为真实值和预测值
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
rmse = sqrt(mse)

其中，`y_true`为真实值，`y_pred`为预测值。`mean_squared_error`函数计算均方误差，`sqrt`函数计算平方根，最终得到均方根误差。

注意，如果使用`mean_squared_error`函数计算均方误差时，参数`multioutput`默认为`'uniform_average'`，即对所有输出维度的误差取平均值。如果需要对每个输出维度的误差分别计算均方根误差，可以将`multioutput`参数设置为`'raw_values'`，代码如下：

mse = mean_squared_error(y_true, y_pred, multioutput='raw_values')
rmse = sqrt(mse)

python 均方根误差

均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）是评估回归模型预测结果与真实结果偏差的一种常用指标。在 Python 中，可以通过以下代码计算均方根误差：

from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([1.1, 2.2, 2.8, 3.9, 5.1])

rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred))

print(rmse)

其中，`y_true` 是真实结果的数组，`y_pred` 是模型预测结果的数组。通过 `mean_squared_error` 函数计算均方误差，然后再通过 `np.sqrt` 函数计算均方根误差。以上代码输出结果为 `0.36055512754639896`。