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Link al post: (Re: Domanda semplice: come viene calcolato RMSE?)
di elonjigar
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Simple-question-how-is-RMSE-calculated/mp/391509#M64185
Root Mean Squared Error usando Python sklearn Library Mean Squared Error ( MSE ) è definito come Media o Media del quadrato della differenza tra i valori effettivi e stimati. Ciò significa che MSE viene calcolato per il quadrato della differenza tra le variabili target previste ed effettive, diviso per il numero di punti dati. Sono sempre valori non negativi e vicini allo zero sono migliori. Root Mean Squared Error è la radice quadrata di Mean Squared Error (MSE). Questo è lo stesso dell'errore quadratico medio (MSE), ma la radice del valore viene considerata durante la determinazione dell'accuratezza del modello. import numpy as np import sklearn.metrics as metrics effettivo = np.array([56,45,68,49,26,40,52,38,30,48]) previsto = np.array([58,42,65 ,47,29,46,50,33,31,47]) mse_sk = metrics.mean_squared_error(effettivo, previsto) rmse_sk = np.sqrt(mse) print("Root Mean Square Error:", rmse_sk)
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