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

相关问题

mean_squared_error函数python

mean_squared_error函数是一个用于计算均方误差的Python函数。它可以用来评估模型的预测精度，计算预测值与实际值之间的差异平方的平均值。该函数通常用于回归问题中，其中目标是预测连续值。

mean_squared_error函数使用代码

下面是使用 `mean_squared_error` 函数计算均方误差的例子：

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。