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用于计算加权均方的numpy加权平均数
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<p>我正在计算回归问题的加权均方误差。我有你说的是真的,你预言过的,还有你的数字阵列。每个数组都是成形的(N,1),其中N是采样数。我不明白为什么下面两段代码给出了不同的答案:</p> 第一代码段 <pre><code>import numpy as np sq_error = (y_true-y_predicted)**2 wtd_sq_error = np.multiply(sq_error,y_wts) wtd_mse = np.mean(wtd_sq_error) </code></pre> 第二个代码段取自sklearn metrics<a href="https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/ef5cb84a/sklearn/metrics/regression.py#L183" rel="nofollow noreferrer">mean_squared_error function</a> ^{pr2}$ <p>我来测试这是因为tensorflow加权均方误差和sklearn度量均方误差(指定了权重列)之间的不匹配。请注意,当我不指定权重列时,不会发生这种不匹配。在</p> <p>谢谢你的帮助!在</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>因为你忘了重量:</p> <pre><code>np.mean = sum(error_i * weight_i ∀ i) / len(error_i ∀ i) </code></pre> <p>同时</p> ^{pr2}$
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