from sklearn.metrics import mean_squared_error #均方误差 from sklearn.metrics import mean_absolute_error #平方绝对误差 from sklearn.metrics import r2_score#R square #调用 MSE:mean_squared_error(y_test,y_predict) RMSE:np.sqrt(mean_squared_error(y_test,y_predict)) MAE:mean_absolute_error(y...
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
#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RMSE的方法# 是通过在mean_squared_error中设置squared属性Falsemse2=mean_squared_error(y,y_pred,squared=False)print('Root mean square error',mse2) 输出 Rootmeansquareerror0.6123...
np.sqrt(np.mean((y_true - y_pred) ** 2)) 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) 从scikit learn版本0.22.0开始,可以使用sq...
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...
mean_squared_error:计算均方根误差,其中y_test是目标变量的测试集,y_pred是预测的目标变量值。 np.sqrt:计算平方根。 6. 结果分析 在最后一步,我们可以根据RMSE的值来评估回归模型的性能。RMSE越小,模型的性能越好。你可以根据实际需求来调整模型或数据集以获得更好的结果。
importnumpyasnpfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorprint(np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred)))# 0.61237 四、平均绝对百分比误差 MAPE MAPE和MAE类似,只是在MAE的基础上做了标准化处理。 MAPE越小表示模型越好。 defMAPE(y_true, y_pred):returnnp.mean(np.abs((y_true - y_pred) / ...
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...
MSE和RMSE rmse = sqrt(mean_squared_error(y_array, y_hat_array)) 时序检测好坏的常用指标RMSE
np.sqrt(np.mean((y_true - y_pred) ** 2))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)从scikit learn版本0.22.0开始，可以使用...