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。

赞 (0)

相关推荐

  • python计算一个序列的平均值的方法

    本文实例讲述了python计算一个序列的平均值的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: def average(seq, total=0.0): num = 0 for item in seq: total += item num += 1 return total / num 如果序列是数组或者元祖可以简单使用下面的代码 def average(seq): return float(sum(seq)) / len(seq) 希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助.

  • python判断完全平方数的方法

    如下所示: # -*- coding: utf-8 -*- #简述:一个整数,它加上100和加上268后都是一个完全平方数 #提问:请问该数是多少? from math import sqrt def f(number): for x in range(0,number): m=sqrt(x+100) n=sqrt(x+268) if m==int(m) and n==int(n): print x if __name__=="__main__": f(1000) 运行结果: 21 2

  • Python简单计算数组元素平均值的方法示例

    Python简单计算数组元素平均值的方法示例

    本文实例讲述了Python简单计算数组元素平均值的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: Python 环境:Python 2.7.12 x64 IDE :     Wing IDE Professional  5.1.12-1 题目:  求数组元素的平均值 实现代码: # coding:utf-8 #求数组元素的平均值 a=[1,4,8,10,12] b=len(a) sum=0 print "我们测试结果:" print "数组长度为:",b for i in

  • Python中利用sqrt()方法进行平方根计算的教程

    sqrt()方法返回x的平方根(x>0). 语法 以下是sqrt()方法的语法: import math math.sqrt( x ) 注意:此函数是无法直接访问的,所以我们需要导入math模块,然后需要用math的静态对象来调用这个函数. 参数 x -- 这是一个数值表达式. 返回值 此方法返回x的平方根,对于x>0. 例子 下面的例子显示了sqrt()方法的使用. #!/usr/bin/python import math # This will import math module pr

  • 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_su

  • Python计算矩阵的和积的实例详解

    python的numpy库提供矩阵运算的功能,因此我们在需要矩阵运算的时候,需要导入numpy的包. 一.numpy的导入和使用 from numpy import *;#导入numpy的库函数 import numpy as np; #这个方式使用numpy的函数时,需要以np.开头. 二.矩阵的创建 由一维或二维数据创建矩阵 from numpy import *; a1=array([1,2,3]); a1=mat(a1); 创建常见的矩阵 data1=mat(zeros((3,3)));

  • 利用Python计算质数与完全数的方法实例

    利用Python计算质数与完全数的方法实例

    1.1 计算质数(判断输入) 首先我们要明确质数(素数)的含义: 所谓质数(素数),是它的因数只有1与它本身,例如2. 所以我们可以这样判断一个数是否为质数: # -*- coding: UTF-8 -*- # 用户输入数字 num = int(input("请输入一个数字: ")) # 质数大于 1 if num > 1: # 查看因子 for i in range(2,num): if (num % i) == 0: print(num,"不是质数") p

  • 利用Python计算KS的实例详解

    在金融领域中,我们的y值和预测得到的违约概率刚好是两个分布未知的两个分布.好的信用风控模型一般从准确性.稳定性和可解释性来评估模型. 一般来说.好人样本的分布同坏人样本的分布应该是有很大不同的,KS正好是有效性指标中的区分能力指标:KS用于模型风险区分能力进行评估,KS指标衡量的是好坏样本累计分布之间的差值. 好坏样本累计差异越大,KS指标越大,那么模型的风险区分能力越强. 1.crosstab实现,计算ks的核心就是好坏人的累积概率分布,我们采用pandas.crosstab函数来计算累积概率

  • 利用Python计算圆周率π的实例代码

    利用Python计算圆周率π的实例代码

    前言 A货:什么!你不会背圆周率(鄙夷的眼神) 3.1415926535 8979323846 26433... 桥哥:我会算呀 !!! 一.圆周率的历史 1.中国 ★ 魏晋时期,刘徽曾用使正多边形的边数逐渐增加去逼近圆周的方法 (即「割圆术」),求得π的近似值3.1416. ★ 汉朝时,张衡得出π的平方除以16等于5/8,即π等于10的开方(约为3.162).虽然这个值不太准确,但它简单易理解,所以也在亚洲风行了一阵. ★ 王蕃(229-267)发现了另一个圆周率值,这就是3.156, 但没有

  • python 计算文件的md5值实例

    较小文件处理方法: import hashlib import os def get_md5_01(file_path): md5 = None if os.path.isfile(file_path): f = open(file_path,'rb') md5_obj = hashlib.md5() md5_obj.update(f.read()) hash_code = md5_obj.hexdigest() f.close() md5 = str(hash_code).lower() re

  • Python计算斗牛游戏概率算法实例分析

    本文实例讲述了Python计算斗牛游戏概率算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 过年回家,都会约上亲朋好友聚聚会,会上经常会打麻将,斗地主,斗牛.在这些游戏中,斗牛是最受欢迎的,因为可以很多人一起玩,而且没有技术含量,都是看运气(专业术语是概率). 斗牛的玩法是: 1. 把牌中的JQK都拿出来 2. 每个人发5张牌 3. 如果5张牌中任意三张加在一起是10的 倍数,就是有牛.剩下两张牌的和的10的余数就是牛数. 牌的大小: 4条 > 3条 > 牛十 > 牛九 > -- >

  • python计算牛顿迭代多项式实例分析

    本文实例讲述了python计算牛顿迭代多项式的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: ''' p = evalPoly(a,xData,x). Evaluates Newton's polynomial p at x. The coefficient vector 'a' can be computed by the function 'coeffts'. a = coeffts(xData,yData). Computes the coefficients of Newton's po

  • python计算auc指标实例

    1.安装scikit-learn 1.1Scikit-learn 依赖 Python (>= 2.6 or >= 3.3), NumPy (>= 1.6.1), SciPy (>= 0.9). 分别查看上述三个依赖的版本, python -V 结果:Python 2.7.3 python -c 'import scipy; print scipy.version.version' scipy版本结果:0.9.0 python -c "import numpy; print

  • Python+matplotlib实现计算两个信号的交叉谱密度实例

    Python+matplotlib实现计算两个信号的交叉谱密度实例

     计算两个信号的交叉谱密度 结果展示: 完整代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1) # make a little extra space between the subplots fig.subplots_adjust(hspace=0.5) dt = 0.01 t = np.arange(0, 30, dt) # Fixing random stat

随机推荐