导语：
本文主要介绍了关于python如何实现均方误差和均方根误差?的相关知识，包括相对均方根误差rmse，以及python编程这些编程知识，希望对大家有参考作用。
一、python实现
均方误差
均方误差是每个数据偏离真实值的距离平方和的平均值，即误差平方和的平均值。
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，也称为标准误差，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本文为原创文章，版权归知行编程网所有，欢迎分享本文，转载请保留出处！
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