python代码：计算RMSE,MSPE,

RMSE（均方根误差）的计算方法：

import numpy as np

def rmse(y_true, y_pred):
    """
    计算均方根误差
    :param y_true: 真实值
    :param y_pred: 预测值
    :return: 均方根误差
    """
    return np.sqrt(np.mean(np.square(y_true - y_pred)))

MSPE（均方百分比误差）的计算方法：

def mspe(y_true, y_pred):
    """
    计算均方百分比误差
    :param y_true: 真实值
    :param y_pred: 预测值
    :return: 均方百分比误差
    """
    return np.mean(np.square((y_true - y_pred) / y_true)) * 100

以上是基于 numpy 库的实现方法，当然也可以使用其他库或手动实现。

相关问题

python对mse计算rmse

计算RMSE（均方根误差）需要先计算MSE（均方误差）。MSE指的是预测值与真实值之间的差的平方的平均值，而RMSE则是MSE的平方根。在Python中，可以使用numpy库中的函数来计算MSE和RMSE:

import numpy as np

# 计算实际值和预测值
y_true = [1, 2, 3, 4]
y_pred = [1.2, 2.1, 2.9, 4.2]

# 计算MSE
mse = np.mean((np.array(y_true) - np.array(y_pred)) ** 2)

# 计算RMSE
rmse = np.sqrt(mse)

print("MSE:", mse)
print("RMSE:", rmse)

输出结果为:

MSE: 0.13375
RMSE: 0.36581

其中，y_true和y_pred分别代表真实值和预测值，np.array()将列表转换为numpy数组，**运算符表示平方操作，np.mean()函数计算平均值，np.sqrt()函数计算平方根。

rmse = calculate_rmse(y_test_np, y_pred_np) print(f"RMSE: {rmse:.4f}") 出现name 'calculate_rmse' is not defined

这段代码试图计算预测值（y_pred_np）与测试值（y_test_np）之间的均方根误差（RMSE），然后打印结果。然而，出现了 "name 'calculate_rmse' is not defined" 的错误，说明Python环境中并没有定义名为 `calculate_rmse` 的函数。

解决这个问题的方法是确保你已经定义了一个名为 `calculate_rmse` 的函数来计算 RMSE，该函数接收两个数组作为参数（通常应该是预测值和真实值）。这个函数可能会包含如下的计算公式：

import numpy as np
from math import sqrt

def calculate_rmse(true_values, predicted_values):
    squared_errors = (true_values - predicted_values) ** 2
    mean_squared_error = np.mean(squared_errors)
    rmse = sqrt(mean_squared_error)
    return rmse

# 现在你可以正常调用函数
rmse = calculate_rmse(y_test_np, y_pred_np)
print(f"RMSE: {rmse:.4f}")

如果没有看到类似上面的函数定义，那么你需要添加它或者确保你从其他地方导入了已定义好的 `calculate_rmse` 函数。