评估标准MSE、MAE、RMSE计算公式及Python代码实现

评估标准：MSE、MAE、RMSE 计算公式及 Python 代码实现

在机器学习中，评估模型的性能至关重要。常用的评估标准包括均方误差 (MSE)、平均绝对误差 (MAE) 和均方根误差 (RMSE)。本文将详细介绍这些评估标准的计算公式，并提供相应的 Python 代码实现。

1. 均方误差 (MSE)

MSE 的计算公式如下：

MSE = 1/n * ∑(y_true - y_pred)^2

其中，y_true 表示真实值，y_pred 表示预测值，n 表示样本数。

2. 平均绝对误差 (MAE)

MAE 的计算公式如下：

MAE = 1/n * ∑|y_true - y_pred|

3. 均方根误差 (RMSE)

RMSE 的计算公式如下：

RMSE = sqrt(1/n * ∑(y_true - y_pred)^2)

Python 代码实现

MSE：

from sklearn.metrics import mean_squared_error

mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)

MAE：

from sklearn.metrics import mean_absolute_error

mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)

RMSE：

from sklearn.metrics import mean_squared_error

rmse = mean_squared_error(y_true, y_pred, squared=False)

本文介绍了三种常见的评估标准，并提供了相应的 Python 代码实现。希望这些内容能够帮助您更好地理解和应用这些评估指标。