“von sklearn.metrics import Mean_square_error” 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

Berechnen Sie den Quadratpython des Root Mean Square ERRAGE

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

Lonely Leopard

von sklearn.metrics import Mean_square_error

import mean_squared_error

Lonely Lyrebird

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