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。

相关问题

rmse python 匹配

RMSE（均方根误差）是一种衡量预测误差的指标。在Python中，可以使用numpy库中的mean_squared_error函数来计算RMSE。具体实现代码如下：

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([2, 3, 4, 5, 6])

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

print('RMSE:', rmse)

输出结果为：

RMSE: 1.0

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