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python - 获取一段时间的均方根误差 (RMSE)

问题描述

我有两个时间序列（预测和实现），都从 2003 年开始直到今天。我需要计算每个月和每年的 RMSE。你能帮我写代码吗？我使用过np.sqrt(metrics.mean_squared_error(actual, forecast))，但它为整个集合提供了 RMSE。非常感谢！

数据看起来像这样在此处输入图像描述

标签： pythonmse

解决方案

我假设您的数据是一个pandas数据框。如果是这样，您希望按月份分组，然后按以下方式汇总rmse：

from sklearn.metrics import mean_squared_error
df["differ"] = df["Forecast"] - df["Actual"]
rmseser = df.groupby(['Year', 'Month']).differ.agg(lambda x: sqrt(np.sum(x * x))

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