使用R语言计算均方误差（Mean Squared Error，MSE）

最新推荐文章于 2025-06-21 11:04:40 发布

后端架构魔术师

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文章标签： r语言开发语言 R语言

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本文介绍了如何在R语言中计算均方误差（MSE），并提供了计算MSE的源代码示例。通过实际观测值和预测值，利用公式MSE = (1/n) * Σ(yᵢ - ŷᵢ)²进行计算，帮助读者理解和应用R语言进行误差评估。

使用R语言计算均方误差（Mean Squared Error，MSE）

均方误差（MSE）是评估回归模型预测结果与实际观测值之间差异的常用指标。本文将介绍如何在R语言中计算MSE，并提供相应的源代码示例。

假设我们有一组实际观测值和对应的预测值，我们可以使用以下公式计算MSE：

MSE = (1/n) * Σ(yᵢ - ŷᵢ)²

其中，n表示观测值的数量，yᵢ是实际观测值，ŷᵢ是对应的预测值。

下面是一个计算MSE的示例代码：

# 创建实际观测值和预测值向量
actual <- c(2, 4, 6, 8, 10)
predicted <- c(1.5, 3.5, 5.5, 7.5, 9.5)

# 计算观测值数量
n <- length(actual)

# 计算每个观测值的差异，并求平方
diff <- actual - predicted
squared_diff <- diff^2

# 计算MSE
mse <- sum(squared_diff) / n

# 打印结果
print(mse)

在上面的示例中，我们首先创建了实际观测值向量actual和对应的预测值向量predicted。然后，我们使用length()函数计算了观测值的数量，并将结果存储在变量n中。

接下来，我们计算了每个观测值的差异，并使用指数运算符^对差异进行平方，得到了平方差异向量squared_diff<

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