R 用apply计算两个矩阵的均方误差

我试图找出如何使用apply计算两个矩阵的每一行的MSE，其中一个是预测值，另一个是正确值

我的MSE函数看起来像

mse <- function(x_hat,x) {
    return(sum((x_hat-x)^2)/length(x))
}

如何使用apply为两个矩阵的每一行计算该值？我不知道我会把什么作为apply的第一个参数，因为它必须是一个变量。

您可以在行索引上

lappy（）

，将

x_hat

和

x

作为附加参数传入。这需要更改MSE函数或包装器。我将向大家展示：

1：重写mse（），将行索引作为其第一个参数并使用它 包装器的优点是

mse（）

保持不变，并且比修改后的版本更简单

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如果希望将结果简化为MSE值的向量而不是列表，则可以将

lappy（）

调用更改为

sapply（）

。

您不需要

apply

。你的函数几乎是完全矢量化的，所以你可以把你的矩阵放进去，然后用它来完成。这会奏效的

mse<-function(x_hat,x) rowMeans((x_hat-x)^2)

你会得到一个mse向量，每行一个

mse2 <- function(i, x_hat, x) {
  sum((x_hat[i,] - x[i,])^2) / length(x[i,])
}

lapply(seq_len(nrow(x)), mse2, x_hat = x_hat, x = x)

wrap.mse <- function(i, x_hat, x) {
  mse(x_hat[i, ], x[i, ])
}

lapply(seq_len(nrow(x)), wrap.mse, x_hat = x_hat, x = x)

mse<-function(x_hat,x) rowMeans((x_hat-x)^2)

mse(x_hat,x)