计算向量的均方误差python代码

假设有两个向量 `x` 和 `y`，可以使用以下代码计算它们的均方误差：

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([4, 5, 6])

mse = np.mean((x - y) ** 2)

print("均方误差为:", mse)

输出结果：

均方误差为: 9.0

其中，`np.mean()` 函数用于计算数组的均值，`**` 表示幂运算。

相关问题

支持向量机python代码外加均方误差

当然可以！下面是一个使用支持向量机（SVM）进行回归任务的Python代码示例，以及计算均方误差（Mean Squared Error, MSE）的代码：

# 导入所需的库
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设你的数据存储在X和y中，X表示特征，y表示目标变量

# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建支持向量机回归模型
svm_regressor = SVR()

# 拟合模型
svm_regressor.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = svm_regressor.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

print("均方误差：", mse)

请注意，上述代码中的 `X` 和 `y` 是你的特征和目标变量数据，你需要将其替换为你自己的数据。另外，该代码还使用了`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集，并使用 `SVR` 类来创建支持向量机回归模型。

希望这可以帮到你！如果有任何其他问题，请随时提问。

支持向量回归python代码

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# 源数据
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]]) # 特征矩阵
y = np.array([3, 7, 9, 11, 13]) # 目标向量

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建SVM回归模型
svr = SVR(kernel='linear', C=1.0)

# 拟合训练数据
svr.fit(X_train, y_train)

# 预测测试数据
y_pred = svr.predict(X_test)

# 计算模型评估指标
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

# 打印结果
print("均方误差 (MSE): {:.2f}".format(mse))
print("决定系数 (R2): {:.2f}".format(r2))