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

作者：小小林熬夜学编程 | 2024-04-05 20:22:04

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python mse

Python求mse——介绍和步骤详解

MSE（均方误差）是机器学习中一个常见的性能指标，用于衡量预测值和实际值之间的误差。在Python中计算MSE非常简单，本文将介绍如何使用Python计算MSE并提供步骤详解。

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。

计算MSE的公式如下：

MSE = 1/n * sum((y_pred - y_true)**2)
1

其中，y_pred是模型的预测值，y_true是实际值，n是样本数量。

在Python中，可以使用numpy库来计算MSE。以下是计算MSE的步骤：

import numpy as np
1

y_pred = np.array([1, 2, 3, 4,

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