1、均方误差:MSE(Mean Squared Error) 其中, 为测试集上真实值-预测值。 def rms(y_test, y): return sp.mean((y_test - y) ** 2) 2、均方根误差:RMSE(Root Mean Squard Error) 可以看出,RMSE=sqrt(MSE)。 3、平均绝对误差:MAE(Mean Absolute Error) 以上各指标,根据不同业务,会有不同的值大小...
squared_errors = errors ** 2 # 计算平均误差平方 mean_squared_error = np.mean(squared_errors) # 计算(RMSE) rmse = np.sqrt(mean_squared_error) print("Root Mean Square Error (RMSE):", rmse) 参考
print(f'RMSE: {rmse}') 在这个例子中,我们首先定义了真实值y_true和预测值y_pred的NumPy数组,然后使用(y_true - y_pred) ** 2计算每个预测误差的平方,接着用np.mean()计算这些平方误差的平均值,最后通过np.sqrt()得到RMSE。 RMSE 在模型评估中的应用 RMSE由于其直观性和计算简便性,在机器学习模型评估中...
输出 Intercept-2.0 均方误差 # 我们的回归方程如下:# y_pred = 2.5x-2.0fromsklearn.metricsimportmean_squared_errory=[1,2,3,6]y_pred=[0.5,3,3,5.5] 在这里插入图片描述 #由sklearn计算的均方根mse1=math.sqrt(mean_squared_error(y,y_pred))print('Root mean square error',mse1)# 另一种求...
接下来,我们来看均方根误差(RMSE,Root Mean Squared Error)。RMSE是MSE的平方根,计算公式为: RMSE=MSE=1n∑i=1n(yi−y^i)2\text{RMSE} = \sqrt{\text{MSE}} = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2}RMSE=MSE=n1i=1∑n(yi−y^i)2 RMSE的单位与原始数据的...
RMSE是根均方误差(Root Mean Squared Error)的缩写,是统计学中常用的一个指标,用于衡量模型的预测精度。在机器学习、数据分析等领域中,RMSE被广泛应用于模型的评估和比较。 RMSE的取值范围通常是正实数,因为它是预测值与真实值之间差的平方和的平均值的平方根。如果预测值与真实值完全一致,RMSE的值就为0。如果预测...
RMSE(Root Mean Square Error)是一种常用的度量回归模型预测误差的指标。它衡量了预测值与真实值之间的差异程度,是残差平方和的平均值的平方根。 RMSE的计算公式如下: RMSE = sqrt((1/n) * Σ(y_pred - y_true)^2) 其中,n表示样本数量,y_pred表示预测值,y_true表示真实值。 RMSE的优势在于它对预...
RMSE的计算公式为：RMSE = sqrt（1/n * Σ（yi - ŷi）^2）其中，n为样本个数，yi为第i个样本的真实值，ŷi为第i个样本的预测值，Σ表示求和运算，sqrt表示开根号。RMSE全称是均方根误差（Root Mean Squared Error），它是用来衡量观测值与模型预测值之间的差异的一种常用指标，...
from sklearn.model_selection import mean_squared_error mean_squared_error(y_true, y_pred, squared=False) 从scikit learn版本0.22.0开始,可以使用squared=False参数。在此之前,你必须自己这样取平方根:np.sqrt(mean_squared_error(y_actual, y_predicted) ...
np.sqrt(np.mean((y_true - y_pred) ** 2)) 1. 从实际y值中减去预测值,将结果平方求和,取平均值,取平方根 以下是如何使用scikit learn中的函数获取RMSE: from sklearn.model_selection import mean_squared_error mean_squared_error(y_true, y_pred, squared=False) ...