R中的calc_rmse

在统计学中，均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）是用来度量观测值与真实值之间差异程度的一项统计指标。

在R中，我们可以使用calc_rmse()函数来计算RMSE。

函数介绍

函数原型

calc_rmse <- function(predictions, actuals)

参数说明

• predictions：预测值向量
• actuals：实际值向量

返回值

• 返回RMSE值，浮点数类型

使用方法

准备数据

首先，我们需要准备一份数据。以房价预测为例，我们随机生成100个样本的房价数据：

set.seed(123)
actuals <- runif(100, 100000, 500000)

假设我们使用一个简单的线性回归模型进行预测：

predictions <- actuals*1.2 + rnorm(100, 0, 10000)

其中，rnorm()函数用于生成服从正态分布的随机数。

计算RMSE

计算RMSE非常简单，只需要调用calc_rmse()函数即可：

rmse <- calc_rmse(predictions, actuals)

显示结果

最后，我们可以打印出RMSE值：

print(paste0("RMSE: ", rmse))

完整代码

set.seed(123)
actuals <- runif(100, 100000, 500000)
predictions <- actuals*1.2 + rnorm(100, 0, 10000)
rmse <- calc_rmse(predictions, actuals)
print(paste0("RMSE: ", rmse))