excel怎么算RMSE

在 Excel 中，可以使用以下公式计算均方根误差（RMSE）：

1. 首先，计算每个观测值的预测误差，即将预测值减去实际值。例如，如果实际值为 A1，预测值为 B1，则预测误差为 B1-A1。

2. 然后，计算预测误差的平方。例如，如果预测误差为 C1，则预测误差的平方为 C1^2。

3. 对所有预测误差的平方求和。例如，如果有 n 个观测值，则求和公式为：Σ(C1^2:Cn^2)。

4. 计算均方根误差（RMSE）。RMSE 是预测误差平方和的平均值的平方根。公式为：sqrt(Σ(C1^2:Cn^2) / n)。

在 Excel 中，可以使用以下公式计算 RMSE：

=SQRT(SUMSQ(B2:B7-A2:A7)/COUNTA(A2:A7))

其中，B2:B7 是预测值所在的单元格范围，A2:A7 是实际值所在的单元格范围。COUNTA(A2:A7) 是计算实际值数量的函数，SUMSQ(B2:B7-A2:A7) 是计算预测误差平方和的函数。最后，使用 SQRT 函数计算 RMSE。

相关问题

excel 计算 rmse

在 Excel 中计算 RMSE（均方根误差）可以按照以下步骤进行：

1. 在 Excel 中输入数据，假设我们有一组观测值和对应的预测值，分别存储在 A 列和 B 列中。

2. 在 C 列中计算每个观测值与对应预测值的差值，输入公式：=A1-B1。

3. 在 D 列中计算每个差值的平方，输入公式：=C1^2。

4. 在 E1 单元格中计算均方根误差，输入公式：=SQRT(AVERAGE(D1:Dn))，其中 n 是数据总数。

5. 按下 Enter 键，即可得到 RMSE 的值。

示例：


rmse excel

以下是使用Python计算Excel表中多个Sheet的均方根误差（RMSE）的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import math

# 读取Excel文件
excel_file = pd.ExcelFile('your_excel_file.xlsx')

# 获取所有Sheet的名称
sheet_names = excel_file.sheet_names

# 遍历每个Sheet并计算RMSE
for sheet_name in sheet_names:
    # 读取当前Sheet的数据
    df = excel_file.parse(sheet_name)
    
    # 计算RMSE
    rmse = math.sqrt(mean_squared_error(df['actual_values'], df['predicted_values']))
    
    # 打印结果
    print(f"RMSE for {sheet_name}: {rmse}")

请确保将代码中的`your_excel_file.xlsx`替换为你实际的Excel文件路径，确保Excel文件中的每个Sheet都包含名为`actual_values`和`predicted_values`的列。