Sai số trung bình bình phương (MSE)
MSE là thước đo sai số đầu tiên trong mọi bài học về hồi quy: nó lấy trung bình của
Tiến độ của tôi ở bài này
Điểm và code bạn nộp được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.
Đang tải điểm của bạn…
Kiến thức và chủ đề
Kiến thức tiên quyết: python-basics, numpy-axis-reduction.
Nội dung đề bài
Mô tả bài toán
MSE là thước đo sai số đầu tiên trong mọi bài học về hồi quy: nó lấy trung bình của bình phương chênh lệch giữa giá trị thật và giá trị dự đoán. Bình phương khiến sai số lớn bị phạt nặng hơn, và việc lấy trung bình giữ cho thước đo không phụ thuộc số mẫu.
Yêu cầu
Viết hàm mean_squared_error(y_true, y_pred) nhận hai dãy số cùng độ dài và trả về MSE dạng số thực.
Quy ước nộp bài
Nộp hàm mean_squared_error trong solution.py. Hệ thống gọi hàm trực tiếp và so giá trị với sai số 1e-6; không đọc stdin và không in ra stdout.
Input
- y_true: dãy giá trị thật.
- y_pred: dãy giá trị dự đoán, cùng độ dài với y_true.
Output
Một số thực bằng mean((y_true - y_pred)^2).
Ràng buộc
- Hai dãy phải cùng độ dài; nếu khác độ dài hoặc rỗng thì hàm ném ValueError.
- Chỉ dùng NumPy để tính, không viết vòng lặp Python cộng từng phần tử.
Ví dụ 1
Input
mean_squared_error(y_true=[1, 2, 3], y_pred=[1, 2, 4])
Output
0.3333333333333333
Ví dụ 2
Input
mean_squared_error(y_true=[5, 5], y_pred=[5, 5])
Output
0.0
Giải thích
Với y_true = [1, 2, 3] và y_pred = [1, 2, 4], chênh lệch là [0, 0, -1], bình phương là [0, 0, 1], trung bình là 0.3333333333333333.
Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.
Góp ý & báo lỗi bài tập
Đề bài chưa rõ, test có vấn đề hay bạn có ý tưởng giúp bài tốt hơn? Gửi cho đội ngũ AI Empire nhé — mỗi góp ý đều được đọc.
