python 均方根函数

Python 中可以使用 math 模块中的 sqrt() 函数来计算一个数的平方根。而均方根函数是计算一组数的平方和的平均值的平方根，可以使用 NumPy 模块中的 sqrt() 函数来实现。

以下是使用 NumPy 计算一组数的均方根函数的示例代码：

import numpy as np

def rms(arr):
    return np.sqrt(np.mean(arr ** 2))

其中，np.mean(arr ** 2) 计算了 arr 中所有数的平方和的平均值，np.sqrt() 计算了这个平均值的平方根，从而得到了均方根值。

相关问题

python 均方根误差

均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）是评估回归模型预测结果与真实结果偏差的一种常用指标。在 Python 中，可以通过以下代码计算均方根误差：

from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([1.1, 2.2, 2.8, 3.9, 5.1])

rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred))

print(rmse)

其中，`y_true` 是真实结果的数组，`y_pred` 是模型预测结果的数组。通过 `mean_squared_error` 函数计算均方误差，然后再通过 `np.sqrt` 函数计算均方根误差。以上代码输出结果为 `0.36055512754639896`。

python均方根误差

Python中计算均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）可以使用numpy库的函数来实现。RMSE是衡量预测模型对观测值的拟合程度的一种常用指标。

假设有两个数组，一个是实际观测值的数组y_true，另一个是模型预测值的数组y_pred。以下是计算RMSE的代码示例：

import numpy as np

def rmse(y_true, y_pred):
    return np.sqrt(np.mean((y_true - y_pred)**2))

# 示例数据
y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5])

# 计算RMSE
print(rmse(y_true, y_pred))

输出结果为：

0.5

这里的RMSE值为0.5，表示模型的预测值与实际观测值的平均误差为0.5。越接近0，表示模型的拟合效果越好。