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

相关问题

mae与rmse公式 python

MAE（平均绝对误差）和RMSE（均方根误差）是用于评估预测模型的两个常见指标。它们的公式如下：

MAE = (1/n) * ∑|y_pred - y_true|

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

其中，n是样本数，y_pred是预测值，y_true是真实值。

在Python中，可以使用numpy库来计算MAE和RMSE。例如：

import numpy as np

# 预测值和真实值
y_pred = np.array([1.2, 3.4, 5.6, 7.8, 9.0])
y_true = np.array([1.0, 3.0, 6.0, 8.0, 10.0])

# 计算MAE
mae = np.mean(np.abs(y_pred - y_true))
print("MAE:", mae)

# 计算RMSE
rmse = np.sqrt(np.mean(np.square(y_pred - y_true)))
print("RMSE:", rmse)

输出结果为：

MAE: 0.4
RMSE: 0.6324555320336759

数据是时间，实际功率，预测功率三列28行，每日80或者90行，公式是rmse计算公式

好的，根据您提供的信息，我可以给出如下的Python代码示例，来计算每日的RMSE值：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据，假设数据文件名为data.csv，数据分别为date, actual_power, predicted_power
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将日期字符串转换为日期类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 按照日期进行分组，计算每日的RMSE值
daily_rmse = []
for date, group in df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='D')):
    rmse = np.sqrt(mean_squared_error(group['actual_power'], group['predicted_power']))
    daily_rmse.append({'date': date, 'rmse': rmse})
daily_rmse = pd.DataFrame(daily_rmse)

# 输出每日的RMSE值
print(daily_rmse)

其中，使用了Pandas库来读取和处理数据，使用了Numpy库来进行平方根和均方误差的计算，使用了Scikit-Learn库中的mean_squared_error函数来计算均方误差。代码中首先将日期字符串转换为日期类型，并按照日期进行分组，然后在每个分组内计算RMSE值，最后将计算结果存储在daily_rmse中并输出。

需要注意的是，该代码示例中使用了Python的一些常用库和函数，如果您还不熟悉这些内容，可能需要先学习一下Python的基础知识。