mean_squared_error函数使用代码
时间: 2023-12-10 17:41:30 浏览: 32
下面是使用 `mean_squared_error` 函数计算均方误差的例子:
```python
from sklearn.metrics import mean_squared_error
y_true = [3, -0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
print("均方误差:", mse)
```
输出结果为:
```
均方误差: 0.375
```
其中,`y_true` 是真实值,`y_pred` 是预测值。函数将两者作为参数输入,并返回它们的均方误差。
相关问题
mean_squared_error函数
mean_squared_error函数是用来计算预测值与真实值之间的均方误差的函数。它通常用于回归问题中,来衡量预测值与真实值之间的差距。其公式为:mean_squared_error = (1/n) * Σ(predicted_value - true_value)^2
python中mean_squared_error函数的用法
mean_squared_error函数是在scikit-learn库中的一个函数,用于计算实际值与预测值之间的均方误差(MSE)。它的用法如下:
```python
from sklearn.metrics import mean_squared_error
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
```
其中,y_true是实际值,y_pred是预测值。函数将返回实际值与预测值之间的均方误差。
例如,如果有以下实际值和预测值:
```python
y_true = [3, -0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
print(mse)
```
输出结果为:
```
0.375
```
这表示实际值与预测值之间的均方误差为0.375。