“ze sklearn.metrics import Mean_Square_ERROR” Kod odpowiedzi

Jak obliczyć RMSE w Pythonie regresji liniowej

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

Oblicz Python średniego błędu kwadratowego

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

Lonely Leopard

ze sklearn.metrics import Mean_Square_ERROR

import mean_squared_error

Lonely Lyrebird

Odpowiedzi podobne do “ze sklearn.metrics import Mean_Square_ERROR”

Pytania podobne do “ze sklearn.metrics import Mean_Square_ERROR”

Więcej pokrewnych odpowiedzi na “ze sklearn.metrics import Mean_Square_ERROR” w Python

Przeglądaj popularne odpowiedzi na kod według języka

Przeglądaj inne języki kodu

Shell/Bash

C++

CSS

HTML

Java

JavaScript

Objective-C

PHP

Python

Sql

Swift

Ruby

TypeScript

Kotlin

Assembly

VBA

Scala

Rust

Dart

Elixir

Clojure

Haskell

Matlab

Erlang

Cobol

Fortran

Scheme

Perl

Groovy

Lua

Julia

Delphi

Abap

Lisp

Prolog

Pascal

ActionScript

Basic

Solidity

PowerShell

GDScript

Excel