mse = np.mean(squared_errors) rmse = np.sqrt(mse) 输出结果: 最后,输出计算得到的RMSE值。 python print(f'均方根误差 (RMSE): {rmse}') 将以上步骤整合起来,完整的代码如下: python import numpy as np # 假设有以下预测值和真实值 predictions = np.array([2.5, 0.5, 2, 8]) actuals = n...
EN我在使用NumPy计算IPython中的均方根误差时遇到了问题。我非常确定该函数是正确的，但是当我尝试输入值...
RMSE是衡量预测值与真实值之间差异的常用指标,计算公式如下: RMSE = sqrt(sum((y_true - y_pred)^2) / n) 其中,y_true表示真实值,y_pred表示预测值,n表示样本数量。 以下是一个在没有numpy的情况下计算RMSE的示例代码: 代码语言:txt 复制 import math def calculate_rmse(y_true, y_pred): n = len...