SPE计算

, "%s: %s", client_name, buf);
if (msgsnd(msgid, &msg, sizeof(msg.mtext), 0) < 0) {
perror("msgsnd");
}
}
}
}

return 0;
}
``SPE（Sum of Squared Prediction Errors）是用于衡量预测误差的指标。在统计学和机`

客户端代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <netinet/in.h>
器学习中，SPE通常用于衡量模型的预测能力，即模型对未知数据的#include <sys/types.h>
#include <sys/socket.h>
#include <arpa/inet.h>
#include <unistd.h>

#define SERVER_ADDR "127预测能力。

计算SPE的步骤如下：

1. 对于每个样本，计算其预测.0.0.1"  // 服务器地址
#define PORT 8888               // 服务器端口号
#define MAX_MSG值与实际值之间的差值（即预测误差）。

2. 将每个预测误差的平_SIZE 1024       // 消息最大长度

int main() {
    // 创建客户端套接字
    int sockfd方相加，得到SPE。

SPE的值越小，表示模型对未知数据的预测能力越好。