Python Pure RMSE vs Sklearn

Question

我相信我在纯python中计算RMSE时出错了。下面是代码。

y_true = [3, -0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]
e = abs(np.matrix(y_pred) - np.matrix(y_true)).A1
ee = np.dot(e,e)
np.sqrt(ee.sum()/3)

This returns: 0.707

然而，当我尝试使用Sklearn时

mean_squared_error(np.matrix(y_true),np.matrix(y_pred))**0.5
This returns: 0.612

知道发生了什么事吗？很确定我的python代码是正确的。

Answer 1

你没有犯错误。您除以3，sklearn除以4

y_true = [3, -0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]
e = abs(np.matrix(y_pred) - np.matrix(y_true)).A1
ee = np.dot(e,e)
np.sqrt(ee.sum()/4)

0.61237243569579447

除以n-1为您提供无偏估计，并在计算样本的第二时刻时使用。在计算人口的这些相同时刻时，我们除以n。以下是可能相关的链接Wikipedia Some other link

Answer 2

RMSE的正确公式是：

或者在您的情况下，n=len(y_pred)=len(y_true)=4。 因此，为了获得正确的结果，请将np.sqrt(ee.sum()/3)更改为np.sqrt(ee.sum()/len(y_pred))