Comment calculer l’erreur quadratique moyenne (MSE) en Python

L’ erreur quadratique moyenne (MSE) est un moyen courant de mesurer la précision de prédiction d’un modèle. Il est calculé comme suit :

MSE = (1/n) * Σ(réel – prédiction) ²

où:

• Σ – un symbole fantaisiste qui signifie « somme »
• n – taille de l’échantillon
• réel – la valeur réelle des données
• prévision – la valeur des données prédites

Plus la valeur du MSE est faible, plus un modèle est capable de prédire les valeurs avec précision.

Comment calculer MSE en Python

Nous pouvons créer une fonction simple pour calculer MSE en Python :

import numpy as np

def mse(actual, pred): 
    actual, pred = np.array(actual), np.array(pred)
    return np.square(np.subtract(actual,pred)).mean() 

Nous pouvons ensuite utiliser cette fonction pour calculer le MSE pour deux tableaux : un qui contient les valeurs de données réelles et un qui contient les valeurs de données prédites.

actual = [12, 13, 14, 15, 15, 22, 27]
pred = [11, 13, 14, 14, 15, 16, 18]

mse(actual, pred)

17.0

L’erreur quadratique moyenne (MSE) de ce modèle s’avère être de 17,0 .

En pratique, l’ erreur quadratique moyenne (RMSE) est plus couramment utilisée pour évaluer la précision du modèle. Comme son nom l’indique, il s’agit simplement de la racine carrée de l’erreur quadratique moyenne.

Nous pouvons définir une fonction similaire pour calculer le RMSE :

import numpy as np

def rmse(actual, pred): 
    actual, pred = np.array(actual), np.array(pred)
    return np.sqrt(np.square(np.subtract(actual,pred)).mean())

Nous pouvons ensuite utiliser cette fonction pour calculer le RMSE pour deux tableaux : un qui contient les valeurs de données réelles et un qui contient les valeurs de données prédites.

actual = [12, 13, 14, 15, 15, 22, 27]
pred = [11, 13, 14, 14, 15, 16, 18]

rmse(actual, pred)

4.1231

L’erreur quadratique moyenne (RMSE) de ce modèle s’avère être de 4,1231 .

Ressources additionnelles

Calculateur d’erreur quadratique moyenne (MSE)
Comment calculer l’erreur quadratique moyenne (MSE) dans Excel