python中的几何均方根误差

Question

给定两个向量ft和yt，如何在python中从头开始实现以下错误度量？：

示例数据：

ft=(2,3,4.5,6,4,3,2)
yt=(2.1,4.2,4.5,7,3,2,2)

• 目标是制作一个使用以下功能：

  grmse(ft,yt)
  

Answer 1

我建议您使用numpy数组，这将是最简单的方法。将元组转换为数组或将它们存储为数组。 如果你减去numpy数组，它们将被逐元素地减去。平方也是如此（顺便说一下，在Python中，^2而不是**2）。然后，您将拥有一个包含所有（y_t - f_t）** 2的列表。从那里，你可以使用numpys产品将所有这些元素相互叠加，取得根源，你就完成了。

import numpy as np
def grmse(ft, yt):
    N = len(ft)
    prod = np.product( (ft-yt)**2 ) # do the product
    return prod**(1/(2*N))  # return the (2N)th root

if __name__ == '__main__':
    ft=np.array([2,3,4.5,6,4,3,2])
    yt=np.array([2.1,4.2,4.5,7,3,2,2])
    print(grmse(ft,yt)) 

从技术上讲，如果它不会让你感到困惑，你可以将其改为一行：

def grmse(ft, yt):
    return (np.product( (ft-yt)**2 ))**(1/(2*len(ft)))

编辑再说一点，你也可以将reduce与lambda表达式一起使用，这也可以在不转换它们的情况下使用列表。您可以压缩您的值（即创建元组列表（y_t，f_t）），然后执行列表推导以获得与之前相同的点。然后获取列表元素的乘积（使用reduce）。 Reduce将操作（即我们将要提供它的乘法）按顺序应用于列表的元素。

from functools import reduce
def grmse2(ft,yt):
    prod_terms = [(x-y)**2 for x,y in zip(ft,yt)]
    prod = reduce(lambda x, y: x * y, prod_terms, 1)
    N = len(ft)
    return prod**(1/(2*N))

或者再一次，在一行中（也许不这样做，它只是为了表明它是多么棒的python）

def grmse2(ft,yt):
    return (reduce(lambda x,y:x*y, [(x-y)**2 for x,y in zip(ft,yt)], 1))**(1/(2*len(ft)))

我建议你也尝试用基本的python解决这个问题，即没有库，用于学习目的。干杯！