rmse计算公式 python

RMSE（Root Mean Square Error）是一种常用的评估回归模型预测准确度的指标，它衡量了预测值与真实值之间的差异程度。RMSE的计算公式如下：

RMSE = sqrt(1/n * Σ(y_pred - y_true)^2)

其中，y_pred表示模型的预测值，y_true表示真实值，n表示样本数量，Σ表示求和运算，sqrt表示平方根运算。

在Python中，可以使用numpy库来进行RMSE的计算。以下是一个示例代码：

import numpy as np

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

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

# 计算RMSE
result = rmse(y_pred, y_true)
print("RMSE:", result)

输出结果为：

RMSE: 0.5