在python中是否有用于均方根误差(RMSE)的库函数?

我知道我可以实现这样一个均方根误差函数:

def rmse(predictions, targets):
    return np.sqrt(((predictions - targets) ** 2).mean())

如果这个rmse函数是在某个库中实现的，可能是在scipy或scikit-learn中，我在寻找什么?

当前回答

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

其他回答

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))

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)

在scikit-learn 0.22.0中，您可以将参数squared=False传递给mean_squared_error()以返回RMSE。

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

不，有一个用于机器学习的Scikit Learn库，可以通过使用Python语言轻松地使用它。它有一个函数的均方误差，我分享下面的链接:

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.mean_squared_error.html

函数名为mean_squared_error，如下所示，其中y_true将是数据元组的真实类值，y_pred将是预测值，由您使用的机器学习算法预测:

mean_squared_error (y_true y_pred)

您必须修改它以获得RMSE(通过使用Python使用sqrt函数)。这个过程在这个链接中描述: https://www.codeastar.com/regression-model-rmsd/

所以，最终代码是这样的:

从sklearn。度量导入mean_squared_error 从数学导入根号rt

RMSD = sqrt(mean_squared_error(testing_y, prediction))

打印(RMSD)

或者只使用NumPy函数:

def rmse(y, y_pred):
    return np.sqrt(np.mean(np.square(y - y_pred)))

地点:

Y是我的目标 Y_pred是我的预测

注意，由于平方函数，rmse(y, y_pred)==rmse(y_pred, y)。

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