numpy、pandas實用總結(MSE、RMSE、r2)

MSE MSE（Mean Squared Error），平均平方偏差，爲全部樣本偏差（真實值與預測值之差）的平方和，而後取均值。 M S E = 1 m ∑ i = 1 m ( y ( i ) − y ^ ( i ) ) 2 MSE = \frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}(y ^ {(i)} - \hat{y} ^ {(i)}) ^ {2} MSE=m1​∑i=1m​(y(i)−y

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