python计算均方误差_python 计算平均平方误差(MSE)的实例

python 计算平均平方误差(MSE)的实例

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−mxi−b)2

最初麻烦的写法

# 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我们。

时间： 2019-06-27

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如下所示: def findSmallest(arr): smallest = arr[0]#将第一个元素的值作为最小值赋给smallest smallest_index = 0#将第一个值的索引作为最小值的索引赋给smallest_index for i in range(1, len(arr)): if arr[i] < smallest:#对列表arr中的元素进行一一对比 smallest = arr[i] smallest_index = i return smallest_index

如下所示: import java.util.List; import java.util.ArrayList; import java.util.Set; import java.util.HashSet; public class lzwCode { public static void main(String [] args) { testA(); System.out.println("==========================="); testB(); System

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