解释代码def rmse(row): return np.sqrt(np.mean((row - row.mean())**2)) df.apply(rmse, axis=1)
时间: 2024-06-09 15:10:48 浏览: 16
这段代码的作用是计算一个DataFrame对象df中每一行的均方根误差(RMSE)。具体来说,首先定义了一个函数rmse,该函数接受一个参数row,即DataFrame中的一行数据。函数的实现是先计算该行数据与该行数据均值的差的平方,然后求平均数,最后对结果开平方,得到RMSE。然后,使用DataFrame对象的apply方法,对df中的每一行数据调用rmse函数进行计算,得到一个一维的Series对象,其中每个元素代表对应行的RMSE值。注意,该代码中的np是numpy模块的别名。
相关问题
def rmse(predictions, targets): return np.sqrt(((predictions - targets) ** 2).mean())
这是一个用于计算预测值和目标值之间均方根误差(RMSE)的函数。RMSE是评估回归模型性能的一种常用指标,它衡量模型预测值和真实值之间的平均差异程度。
其中,predictions是一个包含所有预测值的数组,targets是一个包含所有目标值的数组。函数通过计算两个数组中对应元素之间的差的平方和的均值,然后再取平方根来得到RMSE。
def rmse(y,yhat): return np.sum((y - yhat) ** 2) ** 0.5 def rmspe(y, yhat): return np.sqrt(np.mean((yhat/y-1) ** 2))
这段代码定义了两个函数,分别用于计算回归问题中的均方根误差(RMSE)和相对均方根误差(RMSPE)。
其中,RMSE的计算公式为:
$$RMSE = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(y_i - \hat{y}_i)^2}$$
其中,$y_i$表示真实值,$\hat{y}_i$表示预测值,$N$表示样本数。
RMSPE的计算公式为:
$$RMSPE = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\left(\frac{\hat{y}_i}{y_i} - 1\right)^2}$$
其中,$y_i$表示真实值,$\hat{y}_i$表示预测值,$N$表示样本数。
这两个函数都是评估回归模型性能的常用指标,RMSE衡量预测值与真实值之间的距离,RMSPE衡量相对误差大小。
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