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

rmse计算公式代码

RMSE，即均方根误差（Root Mean Squared Error），是一个评估预测值与实际观测值之间差异常用的标准指标。它的计算公式是：

\[ RMSE = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2} \]

其中：
- \( y_i \) 是第 i 个样本的实际值，
- \( \hat{y}_i \) 是第 i 个样本的预测值，
- \( n \) 是总样本数。

在编程中，特别是Python，你可以用以下代码来计算RMSE：

import math

def calculate_rmse(y_true, y_pred):
    squared_errors = [(a - b) ** 2 for a, b in zip(y_true, y_pred)]
    mean_squared_error = sum(squared_errors) / len(squared_errors)
    rmse = math.sqrt(mean_squared_error)
    return rmse

# 使用示例
y_true = [1, 2, 3, 4, 5]
y_pred = [1.1, 2.0, 3.1, 4.2, 5.1]  # 假设这是你的预测值
rmse_value = calculate_rmse(y_true, y_pred)
print(f"RMSE: {rmse_value}")

这个函数会返回一个浮点数，表示所给数据集的RMSE。

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