MSE损失函数python代码

MSE（Mean Squared Error）损失函数是一种常用的回归问题的损失函数，它衡量了预测值与真实值之间的平均平方差。以下是使用Python实现MSE损失函数的代码示例：

import numpy as np

def mse_loss(y_true, y_pred):
    """
    计算MSE损失函数
    :param y_true: 真实值
    :param y_pred: 预测值
    :return: MSE损失
    """
    return np.mean((y_true - y_pred) ** 2)

在上述代码中，`y_true`表示真实值，`y_pred`表示预测值。通过计算平方差并求平均值，即可得到MSE损失。

相关问题

python计算mse损失函数并显示图像

好的，以下是一个示例代码，你可以根据自己的数据进行修改。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
x = np.linspace(0, 1, 100)
y_true = np.sin(2 * np.pi * x)
y_pred = y_true + np.random.normal(0, 0.1, size=x.shape)

# 计算MSE损失函数
mse_loss = np.mean((y_true - y_pred) ** 2)
print("MSE Loss: ", mse_loss)

# 绘制图像
plt.scatter(x, y_true, label="True")
plt.scatter(x, y_pred, label="Pred")
plt.legend()
plt.show()

运行后会输出MSE损失函数的值，同时显示真实值和预测值的散点图。你可以根据自己的需要进行修改和扩展。

损失函数代码python代码

以下是两个常见的损失函数的Python代码实现：

1. 均方误差损失（MSE Loss）：

import torch.nn as nn

criterion = nn.MSELoss()
loss = criterion(output, target)

其中，output是模型的输出，target是真实标签。

2. 交叉熵损失（Cross Entropy Loss）：

import torch.nn as nn

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
loss = criterion(output, target)

其中，output是模型的输出，target是真实标签的类别。注意，如果使用交叉熵损失，模型的输出需要经过softmax函数处理。