Das fühlt sich an wie Spam.
Link zum Beitrag: (Re: Einfache Frage: Wie wird der RMSE berechnet?)
von elonjigar
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Simple-question-how-is-RMSE-calculated/mp/391509#M64185
Der mittlere quadratische Fehler (Root Mean Squared Error) mit Python sklearn Library Mean Squared Error (MSE) ist als Mittelwert oder Durchschnitt des Quadrats der Differenz zwischen tatsächlichen und geschätzten Werten definiert. Das bedeutet, dass der MSE aus dem Quadrat der Differenz zwischen den vorhergesagten und den tatsächlichen Zielvariablen, geteilt durch die Anzahl der Datenpunkte, berechnet wird. Es sind immer nicht negative Werte und nahe Null sind besser. Root Mean Squared Error ist die Quadratwurzel des mittleren quadratischen Fehlers (MSE). Dies ist dasselbe wie der mittlere quadratische Fehler (MSE), aber die Wurzel des Wertes wird bei der Bestimmung der Genauigkeit des Modells berücksichtigt. import numpy as np import sklearn.metrics as metrics aktuell = np.array([56,45,68,49,26,40,52,38,30,48]) vorhergesagt = np.array([58,42,65 ,47,29,46,50,33,31,47]) mse_sk = metrics.mean_squared_error(tatsächlich, vorhergesagt) rmse_sk = np.sqrt(mse) print("Root Mean Square Error:", rmse_sk)
Diese Nachricht hat 0 Antworten
