python 計(jì)算平均平方誤差(MSE)的實(shí)例
我們要編程計(jì)算所選直線的平均平方誤差(MSE), 即數(shù)據(jù)集中每個(gè)點(diǎn)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(shí)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(shí)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(jì)算平均平方誤差(MSE)的實(shí)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(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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