Почему функция среднего квадрата ошибки требует переменных одинаковой формы?

Question

Если мы передадим обучающую переменную и проверочную переменную в функцию среднеквадратичной ошибки, не будут ли эти переменные обязательно иметь разные формы из-за функции train_test_split?Если так, то как мы можем использовать функцию mean_squared_error для оценки точности нашей модели?Если я что-то неправильно понимаю, пожалуйста, дайте мне знать.Любая помощь приветствуется.

Answer 1

Если вы, например, посмотрите на среднеквадратическую ошибку в пакете sklearn, прочитайте документацию:

sklearn.metrics.mean_squared_error (y_true, y_pred, sample_weight = None, multioutput ='iform_average ')

Входными данными являются не переменная обучения и тестирования, а реальная переменная меток теста и прогнозируемые метки теста.Они естественно имеют одинаковую форму.