Python Pybrain验证器功能

我偶然发现

ModuleValidator.MSE(net, trndata)

及

在文档中，它说两个函数都输出均方误差。但是，当我在网络上实现它时，两个输出与文档不同。

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有人知道得更清楚吗？

您可以使用Python numpy函数从头开始构建它：

    from numpy import mean, sqrt, square
    import random 
    l= [random.randint(0,1000) for r in xrange(10)]
    MSE = sqrt(mean(square(l)))

或者使用来自

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我上面写的函数都输出MSE。我只是不明白为什么两种输出都不一样。它应该是一样的，不是吗？@dnth；什么是“净”在第一个。在第二个函数中，您仅在trnda上应用。我在trnda上同时应用这两个函数。”net是任何pybrain网络。在我的例子中，这是一个循环网络。为了实验起见，试着用sklearn.metric.mean_squared_error测试验证器？哪个函数产生类似的结果？

    from numpy import mean, sqrt, square
    import random 
    l= [random.randint(0,1000) for r in xrange(10)]
    MSE = sqrt(mean(square(l)))

from sklearn.metrics import mean_squared_error
from math import sqrt

MSE = sqrt(mean_squared_error(x,y))