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python - 如何实现 rmse（均方根误差）

问题描述

当我尝试计算 y_pred 时，我正在为 iris 数据集实现 rmse，它给出了错误。

def fmodel(x):
    s=np.linspace(0,0,10)
    for i in range (len(x)):
        for j in range(1):
            s[i]=x[i][j]+x[i][j+1]+x[i][j+2]+x[i][j+3]
    return s

fmodel 是计算函数y_pred。这会产生对标量变量的错误无效索引。在线

s[i]=x[i][j]+x[i][j+1]+x[i][j+2]+x[i][j+3]

标签： pythonarraysfunctiondatasetcomputer-science

解决方案

我唯一能从错误中理解的是，您正在尝试将索引分配给标量值...在这种情况下，s是一个 numpy 数组，所以唯一的问题在于x，尝试检查x是否实际上是 2D大批。然后另一件事，如果您尝试解决分类问题，则使用 rmse 作为损失函数是没有意义的，您应该使用交叉熵，因为您没有尝试最小化预测值和真实值之间的欧几里得距离.

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