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

Kaggle内核中有一个ml_metrics库，无需预安装即可使用，非常轻量级，可以通过pypi访问(使用pip install ml_metrics即可轻松快速安装):

from ml_metrics import rmse
rmse(actual=[0, 1, 2], predicted=[1, 10, 5])
# 5.507570547286102

它有一些其他有趣的指标，这些指标在sklearn中是不可用的，比如mapk。

引用:

https://pypi.org/project/ml_metrics/ https://github.com/benhamner/Metrics/tree/master/Python

其他回答

这个可能更快?：

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

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

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))

Kaggle内核中有一个ml_metrics库，无需预安装即可使用，非常轻量级，可以通过pypi访问(使用pip install ml_metrics即可轻松快速安装):

from ml_metrics import rmse
rmse(actual=[0, 1, 2], predicted=[1, 10, 5])
# 5.507570547286102

它有一些其他有趣的指标，这些指标在sklearn中是不可用的，比如mapk。

引用:

https://pypi.org/project/ml_metrics/ https://github.com/benhamner/Metrics/tree/master/Python

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)

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