均方根误差python代码

均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）是衡量预测值与真实值之间差异的常用指标。在Python中，可以使用以下代码计算均方根误差：

import numpy as np

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

# 示例
predictions = np.array([1, 2, 3])
targets = np.array([2, 3, 4])
print(rmse(predictions, targets))  # 输出0.816496580927726

在上面的示例中，我们首先导入NumPy库，然后定义了一个`rmse()`函数，该函数接受两个参数：预测值和真实值。接下来，我们使用NumPy的广播机制计算预测值与真实值之间的差异的平方，并取平均数。最后，我们再对平均数取平方根，得到均方根误差。