给出MSE MAE RMSE的计算代码
时间: 2024-05-02 17:22:21 浏览: 126
多元线性回归MLR多变量预测模型,多变量输入结构,可以拟合出方程,评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等,代码质量极高
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好的,以下是MSE、MAE和RMSE的计算代码:
MSE(均方误差)计算代码:
```python
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:
```python
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:
```python
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!
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