Squared Error,MSE)是统计学中常用的评估模型预测结果与实际结果之间差异的指标。均方差是误差平方的期望值,也就是说,它是每个数据点误差的平均值。
如何计算均方差?
PyPy库
portumpyp
然后,假设有两个数组x和y,可以使用以下代码来计算均方差
sepean((x – y) 2)
pean()函数用于计算数组中所有元素的平均值,表示乘方运算,即平方。因此,(x – y) 2表示求每个数据点误差的平方。
完整代码如下
portumpyp
创建两个数组p.array([1, 2, 3, 4, 5])p.array([1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5])
计算均方差sepean((x – y) 2)
输出结果为
均方差为 0.25
Py库来计算均方差。