rmse = np.sqrt(mean_squared_error(test_y, yhat))和 mape = np.mean(np.abs((yhat-test_y)/test_y))*100什么意思
时间: 2023-03-24 10:03:30 浏览: 163
这两个公式是用来计算预测模型的误差的。RMSE是均方根误差,是预测值与真实值之间差值的平方和的平均值的平方根。MAPE是平均绝对百分比误差,是预测值与真实值之间差值的绝对值与真实值的比例的平均值乘以100。它们都是用来评估预测模型的准确性的指标。
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解释这段代码rmse = np.sqrt(mean_squared_error(val, forecast))
这段代码计算了预测值和真实值之间的均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)。RMSE 是用来度量预测值与真实值之间的差异的一种常用指标。它计算了预测值与真实值之间的差异的平方和的平均值,并取其平方根。
在这段代码中,val是真实值,forecast是预测值,mean_squared_error是计算均方误差的函数,np.sqrt是计算平方根的函数。最终得到的rmse即为预测值与真实值之间的均方根误差。
解释 rmse = np.sqrt(np.mean((y_rec - y_all) ** 2))
这行代码用于计算均方根误差(RMSE),RMSE 是衡量模型预测精度的一种指标,常用于回归问题中。
其中,np.sqrt() 是 numpy 库中的开方函数,np.mean() 是求平均数的函数。 (y_rec - y_all) ** 2 是计算误差平方的操作,其中 y_rec 是模型的预测结果,y_all 是实际结果。
因此,np.mean((y_rec - y_all) ** 2) 计算的是误差平方的平均值,即均方误差(MSE)。最后,np.sqrt(np.mean((y_rec - y_all) ** 2)) 就是 MSE 的平方根,即 RMSE。这个值越小,说明模型的预测结果越接近实际结果,模型的精度越高。