scikit-learn:如何计算百分比均方根误差(RMSE)？

scikit-learn是一个流行的Python机器学习库，它提供了丰富的机器学习算法和工具。在scikit-learn中，计算百分比均方根误差（RMSE）可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的库和模块：from sklearn.metrics import mean_squared_error import numpy as np
2. 准备真实值和预测值：y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 真实值 y_pred = np.array([1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5]) # 预测值
3. 计算均方根误差（RMSE）：mse = mean_squared_error(y_true, y_pred) # 计算均方根误差 rmse = np.sqrt(mse) # 计算均方根误差
4. 计算百分比均方根误差（RMSE）：percentage_rmse = (rmse / np.mean(y_true)) * 100

百分比均方根误差（RMSE）是均方根误差（RMSE）相对于真实值均值的百分比。它用于衡量预测值与真实值之间的误差程度，并且可以帮助评估模型的准确性。

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