在从表directly.Write中获取数据时获取RMSE分数

，需要进行以下步骤：

数据准备：确保表directly.Write中存储的数据格式正确，并包含所需的字段，例如实际值和预测值。确保数据集具有足够的大小和多样性以获得准确的RMSE分数。
提取数据：使用适当的查询语句从表directly.Write中提取所需的数据。根据具体情况，可以使用SQL或其他适用的数据库查询语言进行数据提取。
数据处理：将提取的数据加载到适当的数据结构中，例如数据帧（DataFrame）或矩阵。根据具体情况，可能需要进行数据清洗、转换和预处理，以确保数据的准确性和一致性。
计算RMSE分数：使用提取和处理的数据计算RMSE分数。RMSE（均方根误差）是一种衡量预测值和实际值之间差异的指标。它计算方法是将每个预测值与相应的实际值之差的平方求和，再除以样本数量，最后取平方根。计算RMSE分数可以使用编程语言中的数学库或内置函数来实现。
结果解释和应用场景：根据计算得到的RMSE分数，可以评估模型的预测准确性。较低的RMSE分数表示模型的预测与实际值之间的差异较小，表明模型较为准确。该分数常用于评估回归模型，例如房价预测、销售预测等。通过对RMSE分数的监控，可以及时发现模型性能变化，以支持决策和改进。

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在从表directly.Write中获取数据时获取RMSE分数

我在数据库中有一个表，其中有许多功能，每个功能都有它自己的实际值和预测值，我们有两个更多的列，这是Id_partner和Id_accounts.My的主要目标是获得每个合作伙伴中的每个帐户的每个功能的均方根分数，我已经做了，但它是地狱的时间来完成在PySpark中有一个有效的方法，直接与查询的帮助，同时读取数据，只有这样，我得到了每个帐户在每个合作伙伴的均方根分数。RMSE分数结果表： ID_PARTNER | ID_ACCOUNT

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