"""# 转换为Numpy数组以便于计算y_true=np.array(y_true)y_pred=np.array(y_pred)# 计算误差mse=np.mean((y_true-y_pred)**2)returnmse# 示例数据actual_values=[3,-0.5,2,7]predicted_values=[2.5,0.0,2,8]# 计算MSEmse_result=calculate_mse(actual_values,predicted_values)print("均方误差(MSE...
然后在函数中计算了MSE,并返回结果。 接着我们生成了一些示例数据,调用mean_squared_error函数计算MSE,并打印输出结果。 流程图 下面是计算MSE的流程图: flowchart TD A[开始] --> B[计算(y_true - y_pred)^2] B --> C[求和] C --> D[除以样本数量n] D --> E[得到MSE] E --> F[结束] 关...
以下是计算MSE的Python代码: ```python import numpy as np def mean_squared_error(y_true, y_pred): return np.mean((y_true - y_pred) ** 2) # 示例 y_true = [3, -0.5, 2, 7] y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8] mse = mean_squared_error(y_true, y_pred) print(f"MSE: {mse}")...
y_test_predict = X_test_b.dot(beta_best_train) mse = mean_squared_error(y_test, y_test_predict) print("测试集上的MSE:", mse) 参考文档:Python 机器学习 线性回归 正规方程优化损失函数-CJavaPy
线性回归模型的性能通常通过损失函数(或成本函数)来衡量,它计算了模型预测值与实际目标值之间的差异。对于线性回归,最常用的损失函数是均方误差(Mean Squared Error, MSE)损失。公式如下, import numpy as np # 假设 X 是输入特征矩阵,y 是目标值向量
(1)损失函数 损失函数衡量模型预测与实际值之间的误差。线性回归中常用的损失函数是均方误差 (MSE): (2)优化 优化过程的目标是找到一组模型参数(权重和偏差),使损失函数最小化。线性回归中常用的优化算法是梯度下降法。 梯度下降法 梯度下降法是一种迭代算法,它通过反复更新模型参数来最小化损失函数。更新规则如下...
被称为方差(squared error)。我们的损失函数就是所有方差的平均值。预测效果越好,损失就越少。 更好的预测 = 更少的损失! 训练网络 = 最小化它的损失。 损失计算例子 假设我们的网络总是输出0,换言之就是认为所有人都是男性。损失如何? 代码:MSE损失 ...
Huber损失函数结合了平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)的优点。这是因为Hubber损失是一个有两个分支的函数。一个分支应用于符合期望值的MAE，另一个分支应用于异常值。Hubber Loss一般函数为:这里的 def hubber_loss (y, y_predicted, delta) delta = 1.35 * MAE y_size = y.size total_error =...
让我们来实现一个神经元!用Python的NumPy库来完成其中的数学计算: importnumpyasnp defsigmoid(x): # 我们的激活函数: f(x) = 1 / (1 + e^(-x)) return1/ (1+ np.exp(-x)) classNeuron: def__init__(self, weights, bias): self.weigh...