mse = ((ts_forecasted - ts_truth) ** 2).mean()解释这段代码

这段代码计算了时间序列预测值和真实值之间的均方误差（MSE），其计算方法为将预测值和真实值的差平方后求平均值。具体解释如下：

- ts_forecasted是时间序列的预测值；
- ts_truth是时间序列的真实值；
- ts_forecasted - ts_truth计算了预测值和真实值的差异；
- (ts_forecasted - ts_truth) ** 2将差异平方，以避免正负差异的影响；
- ((ts_forecasted - ts_truth) ** 2).mean()计算了所有差异的平均值，即均方误差。

相关问题

y_pred_i = y_pred[i] y_test_i = y_test[i] mse_i = ((y_test_i - y_pred_i) ** 2).mean(axis=None) new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None))重复的代码段(5 行长)怎么改

可以将这段重复的代码封装成一个函数，然后在需要重新计算 Probability 值时调用该函数即可。具体修改如下：

def calculate_prob(y_pred_i, y_test_i):
    mse_i = ((y_test_i - y_pred_i) ** 2).mean(axis=None)
    new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None))
    return new_prob_i

# 重新计算低于1.2的 Probability 值
low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] < 1.2].index
for i in low_prob_indices:
    y_pred_i = y_pred[i]
    y_test_i = y_test[i]
    new_prob_i = calculate_prob(y_pred_i, y_test_i)
    y_pred_filtered.at[i, 'Probability'] = new_prob_i

# 打印带有概率的预测结果
print('Predicted values with probabilities:')
print(y_pred_filtered)

这样就将重复的代码段封装成了一个名为 `calculate_prob` 的函数，并在需要重新计算 Probability 值时调用它，避免了代码重复。

train_mse = np.mean((train_predict - y_train) ** 2) test_mse = np.mean((test_predict - y_test) ** 2)详细解释

这段代码是用来计算机器学习模型的训练误差和测试误差的。

- `train_mse = np.mean((train_predict - y_train) ** 2)` 这一行代码计算的是训练误差，其中 `train_predict` 是模型在训练集上的预测结果，`y_train` 是训练集的真实标签，`** 2` 是平方操作，`np.mean()` 是求平均值操作。这段代码的作用是计算模型在训练集上的平均误差，即预测结果与真实标签之间的平均差的平方。

- `test_mse = np.mean((test_predict - y_test) ** 2)` 这一行代码计算的是测试误差，其中 `test_predict` 是模型在测试集上的预测结果，`y_test` 是测试集的真实标签，`** 2` 是平方操作，`np.mean()` 是求平均值操作。这段代码的作用是计算模型在测试集上的平均误差，即预测结果与真实标签之间的平均差的平方。

这两行代码的结果可以用来评估模型的性能，一般来说，训练误差会比测试误差小，因为模型是在训练集上训练得到的，而测试集是用来测试模型性能的。如果训练误差和测试误差的差距很大，那么可能意味着模型出现了过拟合的问题。如果训练误差和测试误差都很大，那么可能意味着模型出现了欠拟合的问题。