python 計算平均平方誤差(MSE)的實例
更新時間：2019年06月29日 18:20:01 作者：ARVRinChina
今天小編就為大家分享一篇python 計算平均平方誤差的實例 (MSE)，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
我們要編程計算所選直線的平均平方誤差(MSE), 即數(shù)據(jù)集中每個點到直線的Y方向距離的平方的平均數(shù)，表達(dá)式如下：
MSE=1n∑i=1n(yi−mxi−b)2
最初麻煩的寫法
# TODO 實現(xiàn)以下函數(shù)并輸出所選直線的MSE
def calculateMSE(X,Y,m,b):
in_bracket = []
for i in range(len(X)):
num = Y[i] - m*X[i] - b
num = pow(num,2)
in_bracket.append(num)
all_sum = sum(in_bracket)
MSE = all_sum / len(X)
return MSE
print(calculateMSE(X,Y,m1,b1))
優(yōu)化后 zip 太常用了
# TODO 實現(xiàn)以下函數(shù)并輸出所選直線的MSE def calculateMSE(X,Y,m,b): return sum([(y-m*x -b)**2 for x,y in zip(X,Y)])/len(X)
以上這篇python 計算平均平方誤差(MSE)的實例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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