from sklearn.metrics import mean_squared_error
rmse = mean_squared_error(y_actual, y_predicted, squared=False)

or 

import math
from sklearn.metrics import mean_squared_error
rmse = math.sqrt(mean_squared_error(y_actual, y_predicted))

是的，它是由SKLearn提供的，我们只需要在参数中提到平方= False

from sklearn.metrics import mean_squared_error

mean_squared_error(y_true, y_pred, squared=False)

这个可能更快?：

n = len(predictions)
rmse = np.linalg.norm(predictions - targets) / np.sqrt(n)

Sklearn >= 0.22.0

sklearn。metrics有一个带有平方kwarg的mean_squared_error函数(默认为True)。将平方设置为False将返回RMSE。

from sklearn.metrics import mean_squared_error

rms = mean_squared_error(y_actual, y_predicted, squared=False)

Sklearn < 0.22.0

sklearn。Metrics有一个mean_squared_error函数。RMSE就是它返回值的平方根。

from sklearn.metrics import mean_squared_error
from math import sqrt

rms = sqrt(mean_squared_error(y_actual, y_predicted))

你可能想加上绝对值np。如果你在处理复数。

import numpy as np
rms = np.sqrt(np.mean(np.abs(x-y)**2))

注意，如果使用np. linalgg .norm，它已经处理了复数。

import numpy as np
rms = np.linalg.norm(x-y)/np.sqrt(len(x))

from sklearn import metrics              
import numpy as np
print(np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test,y_predict)))