Python Pandas：从数据帧计算RMSE的简单示例

需要一个使用Pandas DataFrame计算RMSE的简单示例。提供有功能，在循环真正的返回和预测值：Python Pandas：从数据帧计算RMSE的简单示例

def fun (data): 
    ... 
    return trueVal, predVal 

for data in set: 
    fun(data)

然后一些代码，使这些结果在下面的数据帧中x是一个真正的价值和p是一个预测值：

In [20]: d 
Out[20]: {'p': [1, 10, 4, 5, 5], 'x': [1, 2, 3, 4, 5]} 

In [21]: df = pd.DataFrame(d) 

In [22]: df 
Out[22]: 
    p x 
0 1 1 
1 10 2 
2 4 3 
3 5 4 
4 5 5

问题：

1）如何把结果从fun功能df数据框？

2）如何使用df数据框计算RMSE？

来源

2016-12-26 zork

检查：http://stackoverflow.com/questions/17197492/root-mean- python中的平方误差 – MYGz

可能的重复[均方根误差i （（df.p - df.x）** 2）。（https://stackoverflow.com/questions/17197492/root-mean-square-error-in-python） –

问题1
这取决于数据格式。而且我希望你已经有了真正的价值，所以这个功能只是通过。

问题2

随着pandas
((df.p - df.x) ** 2).mean() ** .5

随着numpy
(np.diff(df.values) ** 2).mean() ** .5

来源

2017-01-04 00:58:35 piRSquared

不应该是'（（df.p - df.x）** 2）。 mean（）** .5' for pandas，as it's root ** mean ** squared error？ –

@张天宝你说得对 – piRSquared

Python Pandas：从数据帧计算RMSE的简单示例

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