Как округлить прогнозы

Question

Когда я использую перекрестную проверку в sklearn, мне возвращается значение RMSE. Среднеквадратичное значение вычисляется как среднее значение root предсказанного значения y (например, 7.11) - действительного значения y (например, 6). Я хочу рассчитать среднеквадратическое среднеквадратичное значение, используя среднеквадратичное значение root предсказанного округленного значения y (например, round (7.11) = 7) - действительное значение y (например, 6). Как мне это сделать? Я использую python. Спасибо.

Answer 1

В этом случае вы можете сначала округлить прогнозируемое значение y. Для округления до ближайшего числа вы можете использовать np.round (), для округления до следующего числа вы можете использовать np.ceil () или для округления до. Предыдущее число вы можете использовать np.floor ().

И затем вы можете вычислить свое значение rmse.

y_pred=model.predict(x_test)
y_pred=np.rint(y_pred)

Округлить это значение, используя один из вышеуказанных методов, а затем вычислить окончательное Значение rmse

rmse=np.sqrt(np.mean((y_test-y_pred)**2))

помните, что при округлении значений они не округляются на месте. Вы должны хранить их явно.