这里广晏指模型预测的数据序列,y提指原始数据序列,二是累加符号。 设计一个函数名为mse,输入参数为originally和predicted y,返回值为计算的结果。 请问,当originaly=110.1, 9.8, 10.5, 10.0, 1031, predicted y=[10, 10, 10, 10, 10时,MSE的值是多少?
时间: 2023-06-01 08:02:27 浏览: 40
首先,需要先计算出广晏指的值,即:
$GM = \sqrt[5]{110.1 \times 9.8 \times 10.5 \times 10.0 \times 1031} \approx 66.97$
然后,根据MSE的公式,可以得出:
$MSE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y_i})^2$
其中,$n$为数据序列的长度,$y_i$为原始数据序列中第$i$个数据,$\hat{y_i}$为模型预测的第$i$个数据。
代入数据可得:
$MSE = \frac{1}{5}[(110.1 - 10)^2 + (9.8 - 10)^2 + (10.5 - 10)^2 + (10.0 - 10)^2 + (1031 - 10)^2] \approx 98707.58$
因此,当originaly=110.1, 9.8, 10.5, 10.0, 1031, predicted y=[10, 10, 10, 10, 10时,MSE的值约为98707.58。
相关问题
用Python设计一个函数名为mse,输入参数为original_y和predicted_y的计算均方误差的函数
以下是用Python实现的mse函数:
```python
def mse(original_y, predicted_y):
"""
计算均方误差
:param original_y: 原始标签值,类型为numpy数组
:param predicted_y: 预测标签值,类型为numpy数组
:return: 均方误差
"""
# 确保原始标签值和预测标签值具有相同的形状
assert original_y.shape == predicted_y.shape
# 计算平均方差
mse = ((predicted_y - original_y) ** 2).mean()
return mse
```
该函数接受两个参数,即原始标签值和预测标签值,以numpy数组的形式传入。函数中使用assert语句确保两个参数具有相同的形状。mse函数将实际标签值和预测标签值之间的差值平方,然后取平均值,得到均方误差。最后,该函数返回均方误差值。
设计一个函数名为mse,输入参数为original_y和predicted_y,返回值为计算的结果。
以下是Python语言的实现:
```python
def mse(original_y, predicted_y):
"""
计算平均平方误差(MSE)
参数:
original_y: 实际值,类型为数组或列表
predicted_y: 预测值,类型为数组或列表
返回值:
平均平方误差,类型为浮点数
"""
n = len(original_y)
square_error = 0.0
for i in range(n):
square_error += (predicted_y[i] - original_y[i]) ** 2
mse = square_error / n
return mse
```
该函数通过遍历实际值和预测值,计算平方误差之和,再除以样本数量得到平均平方误差(MSE)。