python 计算平均平方误差(MSE)的实例

(编辑：jimmy 日期: 2025/1/21 浏览：3 次 )

我们要编程计算所选直线的平均平方误差(MSE), 即数据集中每个点到直线的Y方向距离的平方的平均数，表达式如下：

MSE=1n∑i=1n(yi"htmlcode">

# TODO 实现以下函数并输出所选直线的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))

优化后 zip 太常用了

# TODO 实现以下函数并输出所选直线的MSE
def calculateMSE(X,Y,m,b): 
  return sum([(y-m*x -b)**2 for x,y in zip(X,Y)])/len(X)

以上这篇python 计算平均平方误差(MSE)的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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