Python编程：方差、标准差、均方差、均方根值、均方误差、均方根误差
| 缩写 | 英文 | 中文 |
|---|---|---|
| RMSR | Root Mean Squared Error | 均方根误差 |
| MAE | Mean Absolute Error | 平均绝对误差 |
python实现代码
# -*- coding: utf-8 -*-import mathdef get_average(records):"""平均值"""return sum(records) / len(records)def get_variance(records):"""方差 反映一个数据集的离散程度"""average = get_average(records)return sum([(x - average) ** 2 for x in records]) / len(records)def get_standard_deviation(records):"""标准差 == 均方差 反映一个数据集的离散程度"""variance = get_variance(records)return math.sqrt(variance)def get_rms(records):"""均方根值 反映的是有效值而不是平均值"""return math.sqrt(sum([x ** 2 for x in records]) / len(records))def get_mse(records_real, records_predict):"""均方误差 估计值与真值 偏差"""if len(records_real) == len(records_predict):return sum([(x - y) ** 2 for x, y in zip(records_real, records_predict)]) / len(records_real)else:return Nonedef get_rmse(records_real, records_predict):"""均方根误差：是均方误差的算术平方根"""mse = get_mse(records_real, records_predict)if mse:return math.sqrt(mse)else:return Nonedef get_mae(records_real, records_predict):"""平均绝对误差"""if len(records_real) == len(records_predict):return sum([abs(x - y) for x, y in zip(records_real, records_predict)]) / len(records_real)else:return Noneif __name__ == '__main__':records1 = [3, 4, 5]records2 = [2, 4, 6]# 平均值average1 = get_average(records1) # 4.0average2 = get_average(records2) # 4.0# 方差variance1 = get_variance(records1) # 0.66variance2 = get_variance(records2) # 2.66# 标准差std_deviation1 = get_standard_deviation(records1) # 0.81std_deviation2 = get_standard_deviation(records2) # 1.63# 均方根rms1 = get_rms(records1) # 4.08rms2 = get_rms(records2) # 4.32# 均方误差mse = get_mse(records1, records2) # 0.66# 均方根误差rmse = get_rmse(records1, records2) # 0.81# 平均绝对误差mae = get_mae(records1, records2) # 0.66公式参考：
方差（variance）、标准差（Standard Deviation）、均方差、均方根值（RMS）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）
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