什么是均方根误差(RMSE)?

时间: 2024-04-01 14:30:22 浏览: 37
均方根误差(RMSE)是一种常用的衡量预测模型或估计值与真实值之间差异的指标。它是通过计算预测值与真实值之间的差异的平方和的均值,然后取平方根得到的。 具体计算RMSE的步骤如下: 1. 对于每个样本,计算预测值与真实值之间的差异,即预测值减去真值。 2. 将每个差异值平方,得到平方差。 3. 对所有平方差求和,得到总和。 4. 将总和除以样本数量,得到平均平方差。 5. 取平均平差的平方根,即为RMSE。 RMSE的值越小,表示预测模型或估计值与真实值之间的差异越小,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: ```python 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 ``` 希望这样的回答能够帮助到您!

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