我知道我可以像这样实现均方根误差函数:
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?
发布于 2020-01-27 00:38:43
在scikit-learn 0.22.0中,您可以将参数squared=False
传递给mean_squared_error()
以返回RMSE。
from sklearn.metrics import mean_squared_error
mean_squared_error(y_actual, y_predicted, squared=False)
发布于 2013-06-21 03:08:39
这可能更快?:
n = len(predictions)
rmse = np.linalg.norm(predictions - targets) / np.sqrt(n)
发布于 2020-03-03 20:50:58
sklearn的mean_squared_error
本身包含一个参数squared
,默认值为True
。如果我们将其设置为False
,相同的函数将返回RMSE而不是MSE。
from sklearn.metrics import mean_squared_error
rmse = mean_squared_error(y_true, y_pred , squared=False)
https://stackoverflow.com/questions/17197492
复制相似问题