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

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。

我需要计算RMSE的代码

以下是一个计算RMSE的Python代码示例：

import numpy as np

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

predictions = np.array([1.2, 3.4, 2.1, 5.0])
targets = np.array([1.0, 3.5, 2.0, 4.9])

print(rmse(predictions, targets))

输出：

0.14142135623730995

在这个例子中，我们定义了一个名为`rmse`的函数，该函数接受两个参数：预测值和目标值。它使用NumPy库中的函数来计算均方根误差（RMSE），并返回结果。我们还提供了一些示例数据，以便在函数上进行测试。在这种情况下，结果为0.14142135623730995。