机器学习 mse能说明预测准确吗

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mob64ca12e6f33c 2024-04-24 04:10:28 ©著作权

文章标签 MSE ci 代码示例 文章分类 机器学习人工智能

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机器学习 MSE 能说明预测准确吗？

在机器学习中，我们通常使用均方误差（Mean Squared Error，MSE）来衡量模型的预测准确度。MSE 是预测值与真实值之间差异的平方的平均值。如果 MSE 越小，说明模型的预测越准确。

MSE 的计算公式

MSE 的计算公式如下：

MSE = 1/n * Σ(y_true - y_pred)^2

其中，n 为样本数量，y_true 为真实值，y_pred 为预测值。

代码示例

下面我们来看一个简单的代码示例，计算一个模型的预测准确度的 MSE。

import numpy as np

# 生成一些随机的真实值和预测值
y_true = np.random.randint(0, 100, 10)
y_pred = np.random.randint(0, 100, 10)

# 计算 MSE
mse = np.mean((y_true - y_pred) ** 2)

print("真实值：", y_true)
print("预测值：", y_pred)
print("MSE：", mse)

运行上面的代码，可以得到真实值、预测值和对应的 MSE 值。

序列图

下面是一个简单的序列图，展示了计算 MSE 的过程：

sequenceDiagram
    participant 真实值
    participant 预测值
    participant MSE
    真实值 ->> 预测值: 输入真实值和预测值
    预测值 ->> MSE: 计算平方差
    MSE -->> 真实值: 返回 MSE 值