在从表directly.Write中获取数据时获取RMSE分数
在从表directly.Write中获取数据时获取RMSE分数
提问于 2019-03-17 15:33:26
我在数据库中有一个表，其中有许多功能，每个功能都有它自己的实际值和预测值，我们有两个更多的列，这是Id_partner和Id_accounts.My的主要目标是获得每个合作伙伴中的每个帐户的每个功能的均方根分数，我已经做了，但它是地狱的时间来完成在PySpark中有一个有效的方法，直接与查询的帮助，同时读取数据，只有这样，我得到了每个帐户在每个合作伙伴的均方根分数。我的桌子是这样的
Actual_Feature_1 = Act_F_1
Predicted_Feature_1 = Pred_F_1
Actual_Feature_1 = Act_F_2
Predicted_Feature_1 = Pred_F_2 表1：
ID_PARTNER | ID_ACCOUNT | Act_F_1 | Pred_F_1 | Act_F_2 | Pred_F_2 |
4 | 24 | 10 | 12 | 22 | 20 |
4 | 24 | 11 | 13 | 23 | 21 |
4 | 24 | 11 | 12 | 24 | 23 |
4 | 25 | 13 | 15 | 22 | 20 |
4 | 25 | 15 | 12 | 21 | 20 |
4 | 25 | 15 | 14 | 21 | 21 |
4 | 27 | 13 | 12 | 35 | 32 |
4 | 27 | 12 | 16 | 34 | 31 |
4 | 27 | 17 | 14 | 36 | 34 |
5 | 301 | 19 | 17 | 56 | 54 |
5 | 301 | 21 | 20 | 58 | 54 |
5 | 301 | 22 | 19 | 59 | 57 |
5 | 301 | 24 | 22 | 46 | 50 |
5 | 301 | 25 | 22 | 49 | 54 |
5 | 350 | 12 | 10 | 67 | 66 |
5 | 350 | 12 | 11 | 65 | 64 |
5 | 350 | 14 | 13 | 68 | 67 |
5 | 350 | 15 | 12 | 61 | 61 |
5 | 350 | 12 | 10 | 63 | 60 |
7 | 420 | 51 | 49 | 30 | 29 |
7 | 420 | 51 | 48 | 32 | 30 |
7 | 410 | 49 | 45 | 81 | 79 |
7 | 410 | 48 | 44 | 83 | 80 |
7 | 410 | 45 | 43 | 84 | 81 |我需要此格式中每个合作伙伴的每个帐户的RMSE分数
结果表：
ID_PARTNER | ID_ACCOUNT | FEATURE_1 | FEATURE_2 |
4 | 24 | rmse_score | rmse_score |
4 | 25 | rmse_score | rmse_score |
4 | 27 | rmse_score | rmse_score |
5 | 301 | rmse_score | rmse_score |
5 | 350 | rmse_score | rmse_score |
7 | 420 | rmse_score | rmse_score |
7 | 410 | rmse_score | rmse_score | 注意:对于这一点，我们需要同时考虑id_account和id_partner，通过查看上表，即我们看到的实际表格，id_accounts可以仅用于获取rmse，但不同的id_partner可以具有与其他合作伙伴相同的帐户。我需要一个SQL查询，它直接提供结果表，同时从数据库中读取表。
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-03-18 09:07:30
可以，您可以在SQL中计算均方根误差。
SELECT ID_PARTNER, ID_ACCOUNT
, SQRT(Avg( POWER(Act_F_1 - Pred_F_1 , 2) ) ) as feature_1_rmse
FROM ...
GROUP BY ID_PARTNER, ID_ACCOUNT页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/55204822
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