獲取一段時間的均方根誤差 (RMSE)

Question

我有兩個時間序列（預測和實現），都從 2003 年開始直到今天。 我需要計算每個月和每年的 RMSE。 你能幫我寫代碼嗎？ 我使用np.sqrt(metrics.mean_squared_error(actual, forecast))但它給出了整個集合的 RMSE。 非常感謝！

數據看起來像這樣

Answer 1

我假設您的數據是pandas dataframe。 如果是這樣，您希望按月分組，然后按rmse聚合：

from sklearn.metrics import mean_squared_error
df["differ"] = df["Forecast"] - df["Actual"]
rmseser = df.groupby(['Year', 'Month']).differ.agg(lambda x: sqrt(np.sum(x * x))