Pythonの予測に関するエラーを計算するには？

Question

実際の値のリストd[]と予測されたリストp[]の間のエラーを計算しようとしていますが、動作しません。例えば、scikit-learnのようにライブラリを使ってそれを計算する簡単な方法はありますか？私はあなたがこのような何かを探していると思う私はあなたの質問から理解して何から

x=0 
def error(x): 

    a = 1 
    while len (d)-1<30 and len(p)-1< 30: 
     x = d[a-1] - p[a-1] 
     d.append(x) 
     a = a + 1 
    return d[30:] 


print(error(x)) 

Answer 1

：

まずあなたがPythonのリストを使用している場合numpyの配列に変換、それがためにループから、比較にすばやく計算を行いますあなただけ使用します。その後

real = np.asanarray(real) 
predicted = np.asanarray(predicted) 

を：

score = np.nonzero((real == predicted))/(# number of your sample) 

(real == predicted)これはあなたの予測が実際の値か

と一致し、NON_ZERO値をカウントすることであなただけのこのアプローチは、分類問題のために少しとあんたで成功した予測に

を数えるかどうかを示すbooleanの配列を与えますあなたが望むものを得ることができる構文の変更！