RMSE评估指标在Python中的解读与实现
均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)是一种常用的评估指标,用于度量预测值与真实值之间的误差大小。在Python中,我们可以使用NumPy和scikit-learn库来计算和评估RMSE指标。本文将详细介绍如何使用Python实现RMSE评估指标,并提供相应的源代码。
首先,我们需要导入所需的库:
import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error
接下来,假设我们有一组真实值和对应的预测值。我们可以使用NumPy数组来表示这些值。下面是一个示例:
y_true = np.array([