给出MSE MAE RMSE的计算代码

好的，以下是MSE、MAE和RMSE的计算代码：

MSE（均方误差）计算代码：

import numpy as np

def mse(y_true, y_pred):
    return np.mean(np.square(y_true - y_pred))

MAE（平均绝对误差）计算代码：

import numpy as np

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

RMSE（均方根误差）计算代码：

import numpy as np

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

希望以上代码能够帮到你！

相关问题

MAE MSE RMSE 判断回归模型 代码

回归模型的评估指标包括MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）和RMSE（均方根误差）。MAE是预测值与实际值之间的绝对差值的平均值，MSE是预测值与实际值之间差值的平方的平均值，RMSE是MSE的平方根。

为了判断回归模型的好坏，我们希望这些误差指标尽可能小。如果MAE、MSE和RMSE都较小，说明模型的预测结果与实际值较接近，模型的拟合效果较好。

以下是计算MSE的Python代码示例：

from sklearn.metrics import mean_squared_error

def MSE(Y_real, Y_pre):
    return mean_squared_error(Y_real, Y_pre)

在这个代码中，`Y_real`是实际值，`Y_pre`是预测值。通过调用`mean_squared_error`函数，可以计算出MSE的值。

需要注意的是，对于RMSE，可以通过对MSE的结果取平方根得到。因此，RMSE的计算可以在MSE的基础上进行。

希望这个回答对您有帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [回归问题的评价指标 MAE MSE RMSE R2 score Adjusted R2 score 和 重要知识点总结](https://blog.csdn.net/HzauTriste/article/details/127562028)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [回归模型评估指标（MAE、MSE、RMSE、R²、MAPE）](https://blog.csdn.net/y15659037739l/article/details/123971286)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

MAE、MSE、RMSE

MAE、MSE和RMSE是常用的评估回归模型拟合度的指标。

1. MAE（Mean Absolute Error，平均绝对误差）是预测值与实际观测值之间差异的平均绝对值。它衡量了预测值与实际值之间的平均误差大小，其值越小表示模型的拟合程度越好。

2. MSE（Mean Squared Error，均方误差）是预测值与实际观测值之间差异的平方的平均值。它衡量了预测值与实际值之间的平均误差的平方大小，其值越小表示模型的拟合程度越好。

3. RMSE（Root Mean Squared Error，均方根误差）是MSE的平方根。它衡量了预测值与实际值之间的平均误差的平方根大小，其值越小表示模型的拟合程度越好。

以下是一个示例，演示如何计算MAE、MSE和RMSE：

import numpy as np

# 实际观测值
actual_values = np.array([3, 5, 7, 9, 11])

# 预测值
predicted_values = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

# 计算MAE
mae = np.mean(np.abs(actual_values - predicted_values))
print("MAE:", mae)

# 计算MSE
mse = np.mean((actual_values - predicted_values) ** 2)
print("MSE:", mse)

# 计算RMSE
rmse = np.sqrt(mse)
print("RMSE:", rmse)