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python如何求均方误差

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在Python中，计算均方误差（Mean Squared Error, MSE）通常使用NumPy库，其基本公式为：

 MSE = 1/n * ∑（yi - y_pred）²

其中，`yi` 是真实值，`y_pred` 是预测值，`n` 是数据点的数量。

 import numpy as np def mean_squared_error（y_true, y_pred）: return np.mean（（y_true - y_pred） 2）  示例数据 y_true = np.array（[1, 2, 3, 4, 5]） y_pred = np.array（[1.2, 2.5, 3.3, 4.1, 5.8]） 计算均方误差 mse = mean_squared_error（y_true, y_pred） print（"Mean Squared Error:", mse）

输出结果为：

 Mean Squared Error: 0.

这个函数`mean_squared_error`接受两个参数：`y_true`表示真实值数组，`y_pred`表示预测值数组。计算出的MSE值越小，表示模型的预测越准确。

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