sklearn的mean_squared_error本身包含一个参数平方，默认值为True。如果我们将其设置为False，相同的函数将返回RMSE而不是MSE。

from sklearn.metrics import mean_squared_error
rmse = mean_squared_error(y_true, y_pred , squared=False)

sklearn的mean_squared_error本身包含一个参数平方，默认值为True。如果我们将其设置为False，相同的函数将返回RMSE而不是MSE。

from sklearn.metrics import mean_squared_error
rmse = mean_squared_error(y_true, y_pred , squared=False)

from sklearn.metrics import mean_squared_error
rmse = mean_squared_error(y_actual, y_predicted, squared=False)

or 

import math
from sklearn.metrics import mean_squared_error
rmse = math.sqrt(mean_squared_error(y_actual, y_predicted))

在scikit-learn 0.22.0中，您可以将参数squared=False传递给mean_squared_error()以返回RMSE。

from sklearn.metrics import mean_squared_error
mean_squared_error(y_actual, y_predicted, squared=False)

from sklearn import metrics              
import numpy as np
print(np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test,y_predict)))

你可能想加上绝对值np。如果你在处理复数。

import numpy as np
rms = np.sqrt(np.mean(np.abs(x-y)**2))

注意，如果使用np. linalgg .norm，它已经处理了复数。

import numpy as np
rms = np.linalg.norm(x-y)/np.sqrt(len(x))