均方根误差python和平均绝对误差

在Python中，可以使用numpy库中的函数计算均方根误差和平均绝对误差。具体实现如下：

import numpy as np

# 计算均方根误差
def rmse(predictions, targets):
    return np.sqrt(((predictions - targets) ** 2).mean())

# 计算平均绝对误差
def mae(predictions, targets):
    return np.abs(predictions - targets).mean()

其中，`predictions`为预测值，`targets`为真实值。可以通过调用这两个函数来计算均方根误差和平均绝对误差。

相关问题

均方根误差python

在 Python 中计算均方根误差（RMSE）可以使用 NumPy 库的 `numpy.sqrt()` 和 `numpy.mean()` 函数，以及 Python 的内置函数 `len()`。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 假设我们有预测值和实际值
predictions = [3, -0.5, 2, 7]
targets = [2.5, 0.0, 2, 8]

# 计算均方根误差
mse = np.mean((np.array(predictions) - np.array(targets)) ** 2)
rmse = np.sqrt(mse)
print("RMSE:", rmse)

输出结果为：

RMSE: 0.6123724356957945

其中，`predictions` 和 `targets` 变量都是列表。首先，我们将它们转换为 NumPy 数组，然后计算它们的差的平方，并求得平均值。最后，将平均值开方，即可得到均方根误差。

均方根误差 python

均方根误差（RMSE）是一种用于衡量预测值与真实值之间差异的统计量。在Python中，可以使用NumPy库中的函数来计算均方根误差。具体而言，可以使用以下代码来计算均方根误差：

import numpy as np

# 计算均方根误差
def rmse(predictions, targets):
    return np.sqrt(((predictions - targets) ** 2).mean())

其中，predictions表示预测值，targets表示真实值。这个函数将返回预测值与真实值之间的均方根误差。

如果你需要计算Excel表中多个sheet的均方根误差，可以使用for循环遍历每个sheet，并使用上述代码计算每个sheet的均方根误差。具体而言，可以使用以下代码来实现：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取Excel表
data = pd.read_excel('your_file_name.xlsx', sheet_name=None)

# 遍历每个sheet，并计算均方根误差
for sheet_name in data:
    sheet_data = data[sheet_name]
    predictions = sheet_data['predictions'].values
    targets = sheet_data['targets'].values
    sheet_rmse = rmse(predictions, targets)
    print('Sheet %s 的均方根误差为：%f' % (sheet_name, sheet_rmse))

其中，'your_file_name.xlsx'表示你的Excel文件名，predictions和targets分别表示预测值和真实值所在的列名。这个代码将遍历Excel表中的每个sheet，并计算每个sheet的均方根误差。