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。 请问,当original_y=(10.1,9.8,10.5,10.0, 10.3) predicted_y=(10,10,10,10,10)时,MSE的值是多少?
时间: 2023-06-01 20:02:34 浏览: 53
根据MSE的公式,可以计算如下:
MSE = (1/n) * Σ(original_y - predicted_y)^2
其中,n为样本数,Σ为求和符号。
将原始数据代入公式中,得到:
MSE = (1/5) * [(10.1-10)^2 + (9.8-10)^2 + (10.5-10)^2 + (10.0-10)^2 + (10.3-10)^2]
MSE = (1/5) * [(0.1)^2 + (-0.2)^2 + (0.5)^2 + (0)^2 + (0.3)^2]
MSE = (1/5) * [0.01 + 0.04 + 0.25 + 0 + 0.09]
MSE = 0.078
因此,当original_y=(10.1,9.8,10.5,10.0, 10.3)predicted_y=(10,10,10,10,10)时,MSE的值为0.078。
相关问题
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)。
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。