用python怎么编写rmse

RMSE（均方根误差）是用来衡量模型预测结果与真实数据之间误差的常用指标，Python中可以通过以下代码来编写RMSE计算函数：

import numpy as np

def rmse(predictions, targets):
    """
    Calculate root mean squared error between predictions and targets
    :param predictions: numpy array, model predictions
    :param targets: numpy array, true target values
    :return: float, RMSE value
    """
    return np.sqrt(((predictions - targets) ** 2).mean())

在代码中，我们需要引入Numpy库来实现向量化计算。rmse函数接受两个参数predictions和targets，分别表示模型预测值和真实目标值。RMSE的计算方法是将预测值减去真实目标值之差的平方后求平均数，再取平方根。最后返回RMSE的值。

使用该函数的示例代码如下：

import numpy as np

# generate some example data
predictions = np.array([2.1, 3.2, 4.3, 5.4])
targets = np.array([2, 3, 4, 5])

# calculate RMSE
rmse_value = rmse(predictions, targets)
print("RMSE value: ", rmse_value)

以上是用Python编写RMSE的基本步骤和示例代码，使用该方法可以快速、高效地计算模型的预测误差，更好地评估模型的预测效果。