均方根误差和算数平均标准差计算公式的区别

均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）和算数平均标准差（Arithmetic Mean Standard Deviation, ASD）都是衡量预测结果与真实值之间差异的指标。

RMSE 表示预测值与真实值之差的平方和的平均值，再开根号。其计算公式为：

RMSE = sqrt((1/n)*sum((y_true-y_pred)^2))

其中，n 为样本数量，y_true 为真实值，y_pred 为预测值。

ASD 表示预测值与真实值之间的标准差，其计算公式为：

ASD = sqrt(1/(n-1)*sum((y_true-y_pred-mean(y_true-y_pred))^2))

其中，n 为样本数量，y_true 为真实值，y_pred 为预测值，mean(y_true-y_pred) 表示预测值与真实值之差的平均值。

两者的区别在于计算方式不同。RMSE 对误差进行平方，然后再开根号，因此对大误差更加敏感；而 ASD 只对误差进行开根号，因此对误差的大小没有 RMSE 那么敏感。同时，RMSE 也更容易受到离群点的影响，而 ASD 相对来说更加稳健。