MSE和RMSE区别

MSE (Mean Squared Error) 和 RMSE (Root Mean Squared Error) 都是衡量预测值与真实值之间差异的指标，常用于评估回归模型的性能。它们的主要区别在于计算过程和结果的形式：

1. **MSE** (均方误差):
- 它是每个预测值与真实值差的平方之和，然后除以样本数，得到的是平均的平方误差。
- 公式通常表示为：MSE = (1/n) * Σ[(y_pred - y_true)^2]，其中 n 是样本数量，y_pred 是预测值，y_true 是真实值。
- 结果是一个数值，表示整体误差的平均水平，单位与其预测变量的单位相同。

2. **RMSE** (均方根误差):
- 这是 MSE 的平方根，它将 MSE 从平方转换回原始变量的单位，使得结果更容易理解。
- 公式为：RMSE = sqrt(MSE) = √(1/n) * Σ[(y_pred - y_true)^2]
- 因此，RMSE 可以看作是单个误差的一个标准偏差，它给出的是平均绝对误差。

总结来说，MSE 更直观地反映了模型的整体误差水平，而 RMSE 转换为了实际量纲，有助于比较不同模型在实际效果上哪个更优。较低的 RMSE 值意味着模型的预测更接近真实值。