rmse python

RMSE (Root Mean Squared Error) 是一种常用的衡量预测模型误差的指标，通常用于评估回归模型的性能。在 Python 中，我们可以使用 NumPy 和 scikit-learn 库来计算 RMSE。

下面是一个示例代码，演示如何计算 RMSE：

import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 真实值
y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 预测值
y_pred = np.array([1.5, 2.5, 2.8, 3.7, 4.2])

# 计算均方根误差（RMSE）
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred))
print("RMSE:", rmse)

在这个示例中，我们通过 `mean_squared_error` 函数计算了均方根误差，然后使用 `np.sqrt` 函数取平方根得到最终的 RMSE 值。