2019年8月2日 星期五
均方誤差(Mean square error，MSE)
這次和一群好友一起挑戰百日機器學習
太久沒寫python，第一天腦袋轉不過來記錄一下
回歸常用的損失函數: 均方誤差(Mean square error，MSE)
是各測量值誤差的平方和取平均值的平方根（均方根誤差的平方）
使用sklearn
from sklearn.metrics import mean_squared_error
y_true = [3]
y_pred = [2.5]
mean_squared_error(y_true, y_pred)
使用函式
import numpy as np
def MSE(forecast, prediction):
mse = np.mean((y - y_pred)**2)
return mse
print (MSE(3,2.5))
太久沒寫python，第一天腦袋轉不過來記錄一下
回歸常用的損失函數: 均方誤差(Mean square error，MSE)
是各測量值誤差的平方和取平均值的平方根（均方根誤差的平方）
使用sklearn
from sklearn.metrics import mean_squared_error
y_true = [3]
y_pred = [2.5]
mean_squared_error(y_true, y_pred)
使用函式
import numpy as np
def MSE(forecast, prediction):
mse = np.mean((y - y_pred)**2)
return mse
print (MSE(3,2.5))
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