一、python实现均方误差
均方误差是各数据偏离真实值的距离平方和的平均数,也即误差平方和的平均数。
用法:一般被用在机器学习的预测值与真实值之间的距离。均方误差对应的是最小二乘法。
# -*- coding: utf-8 -*- import math def get_mse(records_real, records_predict): """ 均方误差 """ if len(records_real) == len(records_predict): return sum([(x - y) ** 2 for x, y in zip(records_real, records_predict)]) / len(records_real) else: return None
二、python实现均方根误差
均方根误差亦称标准误差,是均方误差的算术平方根。
# -*- coding: utf-8 -*- import math def get_rmse(records_real, records_predict): """ 均方根误差 """ mse = get_mse(records_real, records_predict) if mse: return math.sqrt(mse) else: return None
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在 LangChain 中,如果 `initialize_agent` 被禁用,你可以使用 `AgentExecutor` 来替代它。以下是如何进行替代的步骤: 1. **创建工具列表**:首先,确保你已经定义了你需要使用的工具(tools)。 ```python from langchain.agents import tool from langchain.tools import BaseTool @tool def tool1(input: str) -> st
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