“sklearn mittlerer quadratischer Fehler” Code-Antworten

wie man RMSE in der linearen Regression Python berechnet

actual = [0, 1, 2, 0, 3]
predicted = [0.1, 1.3, 2.1, 0.5, 3.1]

mse = sklearn.metrics.mean_squared_error(actual, predicted)

rmse = math.sqrt(mse)

print(rmse)
Glorious Guanaco

sklearn mittlerer quadratischer Fehler

from sklearn.metrics import mean_squared_error
Sleepy Shark

Berechnen Sie den Quadratpython des Root Mean Square ERRAGE

def rmse(predictions, targets):
    return np.sqrt(((predictions - targets) ** 2).mean())
Lonely Leopard

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