Mean square error
时间: 2024-05-28 10:10:14 浏览: 21
Mean square error (MSE) is a commonly used metric to measure the difference between predicted values and actual values. It is calculated by taking the average of the squared differences between the predicted and actual values. A smaller MSE indicates a better fit of the model to the data. MSE is widely used in regression analysis, time series forecasting, and other statistical applications.
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root mean square error
均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)是一种用于衡量预测值与实际值之间差异的统计量,通常用于评估回归模型的预测能力。RMSE是预测值与实际值之间差异的平方和的平均值的平方根。RMSE越小,表示模型的预测能力越好。
均方根误差(Root Mean Square Error)
均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)是一种用来度量模型预测结果与真实结果差异的统计量。它是将预测值与真实值之间的差异平方后求平均值,然后再取平方根得到的。在机器学习中,RMSE常用于评估回归模型的性能。
具体地,假设有n个样本,模型的预测值为y_hat,真实值为y,则RMSE可以用下面的公式计算:
RMSE = sqrt(1/n * sum((y_hat - y)^2))
其中,^2表示对数据进行平方运算,sqrt表示对数据进行开方运算,sum表示对数据进行求和运算。RMSE的值越小,说明模型的预测结果与真实结果越接近。
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