So berechnen sie den mittleren quadratischen fehler (mse) in python

Der mittlere quadratische Fehler (MSE) ist eine gängige Methode zur Messung der Vorhersagegenauigkeit eines Modells. Es wird wie folgt berechnet:

MSE = (1/n) * Σ(tatsächlich – Vorhersage) ²

Gold:

• Σ – ein ausgefallenes Symbol mit der Bedeutung „Summe“
• n – Stichprobengröße
• real – der tatsächliche Wert der Daten
• Prognose – der Wert der vorhergesagten Daten

Je niedriger der MSE-Wert ist, desto genauer kann ein Modell Werte vorhersagen.

So berechnen Sie MSE in Python

Wir können eine einfache Funktion zur Berechnung von MSE in Python erstellen:

 import numpy as np

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

Mit dieser Funktion können wir dann die MSE für zwei Tabellen berechnen: eine, die die tatsächlichen Datenwerte enthält, und eine, die die vorhergesagten Datenwerte enthält.

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

mse(actual, pred)

17.0

Der mittlere quadratische Fehler (MSE) dieses Modells beträgt 17,0 .

In der Praxis wird zur Bewertung der Modellgenauigkeit häufiger der quadratische Mittelfehler (Root Mean Square Error, RMSE) verwendet. Wie der Name schon sagt, handelt es sich einfach um die Quadratwurzel des mittleren quadratischen Fehlers.

Wir können eine ähnliche Funktion definieren, um den RMSE zu berechnen:

 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())

Mit dieser Funktion können wir dann den RMSE für zwei Tabellen berechnen: eine, die die tatsächlichen Datenwerte enthält, und eine, die die vorhergesagten Datenwerte enthält.

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

rmse(actual, pred)

4.1231

Der mittlere quadratische Fehler (RMSE) dieses Modells beträgt 4,1231 .

Zusätzliche Ressourcen

Rechner für den mittleren quadratischen Fehler (MSE).
So berechnen Sie den mittleren quadratischen Fehler (MSE) in Excel