python - Numpyの平均二乗誤差?

Question

2 つの行列間の平均二乗誤差を計算するための numpy の方法はありますか?

検索してみましたが、見つかりませんでした。別名義ですか？

そうでない場合、どのようにこれを克服しますか？自分で書いたり、別のライブラリを使用したりしますか?

Answer 1

以下を使用できます。

mse = ((A - B)**2).mean(axis=ax)

または

mse = (np.square(A - B)).mean(axis=ax)

• ax=0平均は行に沿って各列に対して実行され、配列を返します
• ax=1平均は列に沿って行ごとに実行され、配列を返します
• ax=None平均は配列に沿って要素ごとに実行され、スカラー値を返します

Answer 2

これは の一部ではありませんが、オブジェクトnumpyで機能しnumpy.ndarrayます。はnumpy.matrixに変換できnumpy.ndarray、numpy.ndarrayは に変換できますnumpy.matrix。

from sklearn.metrics import mean_squared_error
mse = mean_squared_error(A, B)

軸の制御方法に関するドキュメントについては、Scikit Learn mean_squared_errorを参照してください。