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MSE =1n∑i=1n(yi−yi^)2n1∑i=1n(yi−yi^)2 其中,yiyi是观测到的目标值,yi^yi^是模型对应的预测值,n是样本数量。 下面是一个使用Python计算MSE的示例代码: importnumpyasnp# 实际观测值y_true=np.array([3,-0.5,2,7])# 模型预测值y_pred=np.array([2.5,0.0...
Compute mean square error(MSE) and mean kL divergence (MKL)