Python 误差分析——计算MSE RMSE R MAE MAPE

最新推荐文章于 2025-06-21 18:52:46 发布
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#python

这篇博客介绍了预测模型中常用的评估指标，包括R相关系数、MAE平均绝对误差、MAPE平均绝对百分比误差以及RMSE均方根误差。R接近1表示预测效果好；MAE和MAPE适合衡量数据跨度不大的情况，而RMSE和MSE在某些场景下使用较少。文章通过代码展示了这些指标的计算方法，并应用到实际数据上进行比较。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

MSE 均方误差

# MSE计算
def mse(target, predict):
    return ((target - predict)**2).mean()
mse_val = mse(np.array(BH_old_data), np.array(BH_new_data))
mse_val_new = mse(np.array(BH_old_data), np.array(new_model_predict))

RMSE 均方根误差

# RMSE计算
def rmse(predictions, targets):
    return np.sqrt(((predictions - targets) ** 2).mean())
rmse_val = rmse(np.array(BH_old_data), np.array(BH_new_data))
rmse_val_new = rmse(np.array(BH_old_data), np.array(new_model_predict))

R 相关系数

# R相关系数计算
def R(target, predict):
    SSR = sum((predict - (target).mean())**2)
    SST = sum((target - (target).mean())**2)
    return SSR/SST
r_val = R(np.array(BH_old_data), np.array(BH_new_data))
r_val_new = R(np.array(BH_old_data), np.array(new_model_predict))

MAE 平均绝对误差


                

        

    

    
  


        

            

                      
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python 计算平均平方误差(MSE)的实例

				
			

			

				

					09-19
				

			

		

		

			
				
今天小编就为大家分享一篇python 计算平均平方误差的实例 (MSE)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
chatgpt赋能python：Python求mse——介绍和步骤详解

				
			

			

				

					turensu的博客
				

				

					06-23
					
					2228
					
				

			

		

		

			
				
均方误差（MSE）是机器学习中的常见性能指标之一，用于衡量预测值和实际值之间的误差大小。MSE越小，表示模型的预测越准确。其中，y_pred是模型的预测值，y_true是实际值，n是样本数量。本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
基于python的机器学习（九）—— 评估算法（二）

				
			

			

				

					歆歆~黯了
				

				

					05-24
					
					1342
					
				

			

		

		

			
				
本文系统介绍了机器学习的评估指标与调优方法。评估指标部分详细讲解了分类（准确率、F1等）、回归（MSE、R²等）和聚类（轮廓系数、DBI等）三大类指标的计算与应用。模型调优部分则重点阐述了超参数优化技术，包括网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化三种方法，并提供了Python实现示例。

			
		

	





	

		

			

				
					
Python计算统计分析MSE 、RMSE、MAE、R2评估指标

				
			

			

				

					知识搬运者
				

				

					07-27
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
均方根误差（Root Mean Square Error），其实就是MSE加了个根号，这样数量级上比较直观，比如RMSE=10，可以认为回归效果相比真实值平均相差10。误差越大，该值越大。所以要想决定系数R2越接近1，必须满足MSE越小，也就是真实值与预测值相差不大，也就是模型拟合程度高，同时var方差越大，也就是我们的样本离散程度大，对应的我们实际采样过程中，就是要求样本是随机性，以及全面性，覆盖度广。方差(variance)的计算公式：S2=1/n [(x1-X)2+(x2-X)2+(x3-X)2+…

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
Python计算统计分析MSE 、 RMSE、 MAE、r2

					
热门推荐

				
			

			

				

					NULL码农
				

				

					01-22
					
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利用Python，sklearn库计算统计分析MSE 、 RMSE、 MAE、r2

			
		

	





	

		

			

				
					
Python计算MAE

				
			

			

				

					weixin_42610671的博客
				

				

					02-10
					
					766
					
				

			

		

		

			
				
当前日期是2020年9月11日。Python计算MAE的方法是计算预测值与实际值之间的绝对平均误差，即MAE=|y1-y1'|+|y2-y2'|+...+|yn-yn'|/n，其中y1,y2,...,yn为实际值，y1',y2',...,yn'为预测值。
...

			
		

	





	

		

			

				
					
深度学习常用损失MSE、RMSE、MAE和MAPE

				
			

			

				

					weixin_48018951的博客
				

				

					03-17
					
					2万+
					
				

			

		

		

			
				
三种常见损失总结，MSE、RSME、MAE

			
		

	





	

		

			

				
					
模型性能评估指标之回归：MAE、MSE、RMSE、MAPE、R2

					
最新发布

				
			

			

				

					weixin_43908136的博客
				

				

					06-21
					
					865
					
				

			

		

		

			
				
模型性能评估指标之回归：MAE、MSE、RMSE、MAPE、R2

			
		

	





	

		

			

				
					
回归评价指标MSE、RMSE、MAE、MAPE及python实现

				
			

			

				

					黄小猫又在写bug了！！喵喵喵
				

				

					08-28
					
					5万+
					
				

			

		

		

			
				
文章目录回归评价指标公式MSERMSEMAEMAPEpython实现numpysklearn参考：
回归评价指标公式
假设：
预测值：y^={y1^,y2^,…,yn^}\hat{y}=\{\hat{y_1},\hat{y_2},…,\hat{y_n}\}y^​={y1​^​,y2​^​,…,yn​^​}
真实值：y={y1,y2,…,yn}y=\{y_1,y_2,…,y_n\}y={y1​,y2​,…,yn​}
MSE
均方误差 – Mean Square Error
MSE=1n∑i=1n(yi^−yi

			
		

	





	

		

			

				
					
python之MSE、MAE、RMSE的使用

				
			

			

				

					12-20
				

			

		

		

			
				
在数据分析和机器学习领域，评估模型性能是至关重要的一步，其中MSE（均方误差）、MAE（平均绝对误差）和RMSE（均方根误差）是常用的衡量预测误差的标准。下面将详细介绍这三个指标以及它们在Python中的计算方法。  ...

			
		

	





	

		

			

				
					
chatgpt赋能Python-python计算mse

				
			

			

				

					www_xuhss_com的博客
				

				

					06-27
					
					280
					
				

			

		

		

			
				
本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于AI+职场+办公方向。下图是课程的整体大纲下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程中用到的ai工具。

			
		

	





	

		

			

				
					
python mse_python 计算平均平方误差(MSE)的实例

				
			

			

				

					weixin_39685578的博客
				

				

					02-09
					
					4363
					
				

			

		

		

			
				
我们要编程计算所选直线的平均平方误差(MSE), 即数据集中每个点到直线的Y方向距离的平方的平均数，表达式如下：MSE=1n∑i=1n(yi−mxi−b)2最初麻烦的写法# TODO 实现以下函数并输出所选直线的MSEdef calculateMSE(X,Y,m,b):in_bracket = []for i in range(len(X)):num = Y[i] - m*X[i] - bnum ...

			
		

	





	

		

			

				
					
MSE评估指标的解读与Python实现

				
			

			

				

					TechBurst的博客
				

				

					09-03
					
					683
					
				

			

		

		

			
				
均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）是一种常用的评估指标，用于衡量预测值与真实值之间的差异程度。在机器学习和统计学中，MSE广泛应用于回归问题的性能评估。通过使用MSE，我们可以量化预测结果与真实值之间的差异，从而评估模型的性能。在实际应用中，我们可以根据具体问题选择合适的评估指标，以更好地理解和改进我们的模型。为了更好地理解MSE的计算过程，我们将通过Python代码来实现。其中，n表示样本数量，yᵢ表示预测值，ȳ表示真实值。函数，我们可以计算出均方误差，并将其打印输出。

			
		

	





	

		

			

				
					
使用Python计算平均绝对误差（MAE）的解读

				
			

			

				

					BitLordX的博客
				

				

					09-05
					
					1678
					
				

			

		

		

			
				
平均绝对误差（Mean Absolute Error，简称MAE）是一种常用的评估指标，用于衡量预测结果与实际观测值之间的平均差异程度。通过计算MAE，我们可以评估回归模型的预测性能，了解预测结果与实际观测值之间的平均差异程度。MAE的计算方法是对每个观测值的预测误差取绝对值，然后计算这些绝对值的平均值。在遍历过程中，我们计算每个观测值的绝对误差，并将其求和得到。函数，我们计算得到了MAE的值，并将其打印出来。其中，n表示观测值的总数，Σ表示求和符号。首先，我们通过获取观测值的数量来计算。

			
		

	





	

		

			

				
					
解读“平均绝对误差（MAE）”Python实现

				
			

			

				

					与其临渊羡鱼,不如退而结网
				

				

					04-26
					
					1005
					
				

			

		

		

			
				
在机器学习和深度学习领域中，我们经常会用到各种误差指标来评估预测结果的精度。其中一个比较常见的指标就是平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE），它表示模型预测值与样本真实值之间距离的平均值。下面我们来学习一下如何在Python中实现MAE。接着，通过一个循环依次计算每个样本的误差，并将其累加到。以上就是平均绝对误差MAE在Python实现的详细过程，希望能对大家有所帮助。，分别代表样本的真实值和预测值。最后，用累计的误差值除以样本数量。，即可得到平均绝对误差。函数，它接受两个参数。

			
		

	





	

		

			

				
					
chatgpt赋能python：Python计算RMSE的完整指南

				
			

			

				

					vacvefito的博客
				

				

					06-27
					
					1589
					
				

			

		

		

			
				
RMSE是通过计算实际值和预测值之间误差的平方和的平均值，再对结果进行平方根处理得到的。RMSE1n∑i1nyi−yi2RMSEn1​∑i1n​yi​−y​i​2​其中，yiy_iyi​表示第i个实际值，yi\hat{y}_iy​i​表示第i个预测值，n表示总实际值和预测值的数量。本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc。

			
		

	





	

		

			

				
					
python中调用MSE、RMSE、MAE、MAPE、Sim

				
			

			

				

					04-30
				

			

		

		

			
				
需要注意的是，`mean_squared_error`函数默认返回MSE，如果要计算RMSE，则需要将`squared`参数设置为`False`。  3. MAE（平均绝对误差）  ```python from sklearn.metrics import mean_absolute_error  mae = mean_...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

		
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