用Python设计一个计算均方误差的函数
时间: 2023-05-18 15:05:46 浏览: 59
好的,以下是一个用Python设计计算均方误差的函数:
```python
def mean_squared_error(y_true, y_pred):
"""
计算均方误差
参数:
y_true -- 真实值
y_pred -- 预测值
返回:
均方误差
"""
mse = ((y_true - y_pred) ** 2).mean()
return mse
```
其中,y_true是真实值,y_pred是预测值,函数返回的是均方误差。
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写出python中计算均方误差的函数
好的,以下是计算均方误差的 Python 函数:
```python
def mean_squared_error(actual, predicted):
"""
计算实际值和预测值的均方误差
参数:
actual: 实际值的数组
predicted: 预测值的数组
返回值:
MSE: 均方误差
"""
sum_squared_error = 0.0
length = len(actual)
for i in range(length):
sum_squared_error += ((actual[i] - predicted[i]) ** 2)
return sum_squared_error / length
```
希望可以帮到您!
用Python设计一个函数名为mse,输入参数为original_y和predicted_y的计算均方误差的函数
以下是用Python实现的mse函数:
```python
def mse(original_y, predicted_y):
"""
计算均方误差
:param original_y: 原始标签值,类型为numpy数组
:param predicted_y: 预测标签值,类型为numpy数组
:return: 均方误差
"""
# 确保原始标签值和预测标签值具有相同的形状
assert original_y.shape == predicted_y.shape
# 计算平均方差
mse = ((predicted_y - original_y) ** 2).mean()
return mse
```
该函数接受两个参数,即原始标签值和预测标签值,以numpy数组的形式传入。函数中使用assert语句确保两个参数具有相同的形状。mse函数将实际标签值和预测标签值之间的差值平方,然后取平均值,得到均方误差。最后,该函数返回均方误差值。