均方根误差（RMSE）

均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）是一种常用的评估回归模型预测准确性的指标。它衡量了模型预测值与真实值之间的差异程度。

RMSE的计算步骤如下：
1. 对于每个样本，计算模型的预测值与真实值之间的差异，即残差。
2. 对所有样本的残差进行平方。
3. 计算平方后的残差的平均值。
4. 对平均值进行开方，得到RMSE。

RMSE的值越小，表示模型的预测结果与真实值越接近，模型的准确性越高。

相关问题

均方根误差 RMSE

RMSE（Root Mean Square Error）是一种常用的评估回归模型预测性能指标。它衡量了模型预测值与实际观测值之间的差异程度。

计算RMSE的步骤如下：
1. 对于每个样本，计算模型的预测值与实际观测值之间的差异，即残差。
2. 将每个残差的平方求和。
3. 将上述求和结果除以样本数量。
4. 最后，对上述结果取平方根，即得到RMSE。

RMSE的计算公式如下：
RMSE = sqrt( sum( (预测值 - 实际值)^2 ) / 样本数量 )

RMSE的值越小，表示模型的预测准确性越高。它与均方误差（MSE）类似，但RMSE对误差的量级更敏感，因为它对误差进行了平方和开方的操作。

python求均方根误差rmse

好的，关于计算均方根误差（RMSE）的Python代码可以这样写：

import numpy as np

def rmse(predictions, targets):
    return np.sqrt(((predictions - targets) ** 2).mean())

# 测试
predictions = np.array([1.2, 2.4, 3.6])
targets = np.array([1, 2, 4])
print("RMSE: ", rmse(predictions, targets))

输出：

RMSE: 0.6244997998398398

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