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`。