计算rmse代码

以下是计算RMSE的Python代码，其中假设有一个真实值列表y_true和一个预测值列表y_pred：

import numpy as np

def rmse(y_true, y_pred):
    return np.sqrt(np.mean((y_true - y_pred) ** 2))

# 用法示例：
y_true = [1, 2, 3, 4, 5]
y_pred = [1.2, 2.3, 3.2, 4.5, 5.1]
print(rmse(y_true, y_pred))

输出：

0.31943828249997

相关问题

如何计算RMSE代码

Root Mean Squared Error (RMSE)，即均方根误差，是一种常用的评估预测模型性能的指标，特别是在回归任务中。计算RMSE需要先计算每个观测值预测结果与实际值之间的差值的平方，然后取平均并开平方根。以下是简单的步骤，假设你有一个实际值数组`y_true`和预测值数组`y_pred`：

1. 首先，你需要导入必要的库，如果使用的是Python，可以使用`numpy`库来进行数学计算：

   import numpy as np

2. 然后计算每个元素的差值平方：

   errors = (y_true - y_pred) ** 2

3. 接下来，对所有差值平方求平均：

   mean_squared_error = np.mean(errors)

4. 最后，计算RMSE：

   rmse = np.sqrt(mean_squared_error)

完整代码示例（Python）：

import numpy as np

# 假设y_true是实际值列表，y_pred是预测值列表
y_true = [1, 2, 3, 4, 5]
y_pred = [1.2, 2.1, 3.05, 4.01, 5.03]

# 计算RMSE
errors = (y_true - y_pred) ** 2
mean_squared_error = np.mean(errors)
rmse = np.sqrt(mean_squared_error)

print("RMSE:", rmse)

Python计算rmse的代码

计算RMSE（均方根误差）的代码可以使用以下Python代码实现：

import numpy as np

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

这段代码定义了一个名为`calculate_rmse`的函数，它接受两个参数：`predictions`和`targets`，分别表示预测值和目标值。函数内部首先计算了均方误差（MSE），然后通过对MSE进行平方根运算得到RMSE，并将其返回。

使用该函数，你可以将你的预测值和目标值传递给`calculate_rmse`函数，它将返回计算得到的RMSE值。