本篇文章介绍python 计算平均平方误差(MSE)的方法
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
优化后 zip 太常用了
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))
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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) |
原文链接：https://blog.csdn.net/chuan403082010/article/details/79410141
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