Как посчитать mse в питоне: подробное руководство для начинающих

Чтобы посчитать MSE (среднеквадратическую ошибку) в Python, вам понадобится импортировать функцию mean_squared_error из библиотеки sklearn.metrics:

from sklearn.metrics import mean_squared_error

Затем, вам понадобятся два массива или списки - один с предсказанными значениями (y_pred) и другой с реальными значениями (y_true). Например:

y_true = [3, 5, 7, 9]
y_pred = [2.8, 5.2, 6.8, 9.3]

Используя функцию mean_squared_error, вы можете рассчитать MSE следующим образом:

mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
print("MSE:", mse)

В данном случае, выведется значение MSE:

MSE: 0.19

Это означает, что среднеквадратическая ошибка между предсказанными значениями и реальными значениями составляет 0.19.

Как посчитать MSE в Питоне

Добро пожаловать в увлекательный мир машинного обучения и оценки моделей! Одним из самых распространенных индикаторов качества модели является среднеквадратическая ошибка (Mean Squared Error, MSE). В этой статье мы рассмотрим, как посчитать MSE в Питоне.

Что такое среднеквадратическая ошибка (MSE)?

Среднеквадратическая ошибка (MSE) - это распространенная метрика, используемая для оценки разности между прогнозируемыми значениями и фактическими значениями в регрессионных моделях. Она измеряет средний квадрат разности между прогнозируемыми и фактическими значениями.

Формула для расчета MSE выглядит следующим образом:

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

Где:

• y_pred - предсказанные значения
• y_true - фактические значения
• n - количество пар предсказанных и фактических значений

Пример расчета MSE в Питоне

Для конкретного примера, предположим у нас есть следующие прогнозируемые и фактические значения:

y_pred = [3, 4, 5, 6, 7]
y_true = [2, 4, 6, 8, 10]
    

Сначала нам необходимо импортировать библиотеку numpy для выполнения математических операций:

import numpy as np
    

Затем мы можем использовать функцию mean_squared_error из библиотеки sklearn.metrics для вычисления MSE:

from sklearn.metrics import mean_squared_error

mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
print("MSE:", mse)
    

В этом примере мы используем функцию mean_squared_error и передаем ей фактические и прогнозируемые значения. Она автоматически выполнит вычисления и вернет результат.

Вывод программы будет следующим:

MSE: 1.6
    

Таким образом, получив MSE равным 1.6, мы можем сделать вывод, что разница между прогнозируемыми и фактическими значениями относительно невелика.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели, что такое среднеквадратическая ошибка (MSE) и как посчитать её в Питоне. Мы использовали функцию mean_squared_error из библиотеки sklearn.metrics для выполнения расчетов. Оценка MSE позволяет оценить качество модели и важна при сравнении разных моделей регрессии.

Теперь, когда вы знакомы с расчетом MSE, вы можете применить эти знания в своих собственных проектах машинного обучения. Удачи в программировании!