成分数据均方根误差（CRMSE）计算与Python代码实现

对于成分数据的模型评估，我们需要考虑其特殊性质。成分数据的均方根误差（CRMSE）是一种常用的评估指标，它对数据进行对数转换以处理成分数据的比例性质。

以下是修正后的CRMSE公式的Python代码：pythonimport numpy as np

计算CRMSEdef calc_crmse(y_true, y_pred): ''' 计算成分数据的均方根误差 (CRMSE).

参数:        y_true: 真实的目标变量值数组.        y_pred: 预测的目标变量值数组.

返回值:        crmse: 成分数据的均方根误差.    '''    n = len(y_true)  # 样本数量    mse = np.mean((np.log1p(y_true) - np.log1p(y_pred))**2)  # 计算均方误差（MSE）    crmse = np.sqrt(mse)  # 计算成分数据的均方根误差（CRMSE）    return crmse

示例y_true = np.array([0.758, 0.758, 0.762, 0.762, 0.76])y_pred = np.array([0.022, 0.023, 0.021, 0.021, 0.021])crmse = calc_crmse(y_true, y_pred)print('CRMSE:', crmse)

在上述代码中，我们使用了NumPy库的np.log1p函数对目标变量进行对数转换，然后计算了成分数据的均方根误差（CRMSE）。

您可以将实际的目标变量值和预测的目标变量值传递给calc_crmse函数进行计算。 这里提供了一个示例，您可以根据需要修改和应用该公式。