这感觉就像垃圾邮件。
发帖链接： （回复：简单的问题：RMSE 是如何计算的？）
经过埃隆吉加尔
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Simple-question-how-is-RMSE-calculated/mp/391509#M64185
使用 Python sklearn 库的均方根误差 均方误差 (MSE) 定义为实际值和估计值之间差值的平方的平均值或平均值。 这意味着 MSE 是通过预测和实际目标变量之间的差异的平方除以数据点数来计算的。 它总是非负值并且接近于零更好。 均方根误差是均方误差 (MSE) 的平方根。 这与均方误差 (MSE) 相同，但在确定模型精度时会考虑该值的根。 import numpy as np import sklearn.metrics as metrics actual = np.array([56,45,68,49,26,40,52,38,30,48]) Predicted = np.array([58,42,65 ,47,29,46,50,33,31,47]) mse_sk = metrics.mean_squared_error（实际，预测）rmse_sk = np.sqrt（mse）print（“均方根误差：”，rmse_sk）
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