3.7.3.8. renom.utility.evaluation.mean_squared_error package

class MeanSquaredError ( x1 , x2 , mean=True , axis=0 )

入力の平均二乗誤差を計算し、返却する。

パラメータ:
  • x1 ( ndarray ) – numpy array
  • x2 ( ndarray ) – numpy array
  • mean ( bool ) – 計算結果の平均を出力する
  • axis ( int ) – 指定軸を主軸として、計算。
Example:
>>> from renom.utility.evaluation import MeanSquaredError
>>> x1 = np.array([[3, 1], [1, 2]])
>>> x2 = np.array([[1, 1], [2, 1]])
>>> cls = MeanSquaredError(x1, x2)
>>> val = cls.evaluate()
>>> val
1.5
evaluate ( )
Return ndarray-1d output:

指定軸を主軸に平均二乗誤差を計算し、返却する。

mean_squared_error ( x1 , x2 , axis=0 , mean=True )

入力の平均二乗誤差を計算し、返却する。

パラメータ:
  • x1 ( ndarray ) – numpy array
  • x2 ( ndarray ) – numpy array
  • axis ( int ) – 指定軸を主軸として、計算。
  • mean ( bool ) – 計算結果の平均を出力する
Return ndarray(0~1d) output:

指定軸を主軸に平均二乗誤差を計算し、返却する。

Example:
>>> from renom.utility.evaluation import MeanSquaredError, mean_squared_error
>>> x = np.array([[3, 1], [1, 2]])  # measured value
>>> y = np.array([[1, 1], [2, 1]])  # ideal value
>>> val = mean_squared_error(x, y)
>>> val
1.5
>>> x = np.array([[3,4,5], [1,3,5], [9,3,1]])
>>> y = np.array([[2,2,2], [2,2,2], [2,2,2]])
>>> val = mean_squared_error(x, y)
>>> val
8.4444444444444446