均方根误差(Root Mean Square Error)
时间: 2023-06-25 18:04:46 浏览: 129
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。
相关问题
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。
无偏均方根误差 matlab
无偏均方根误差(Unbiased Root Mean Square Error,简称URMSE)是一种常用的评估预测模型准确性的指标,常用于衡量预测值与真实值之间的差异程度。在Matlab中,可以使用以下方式计算无偏均方根误差:
1. 首先,计算预测值与真实值之间的差异:
```
error = predicted - actual;
```
2. 然后,计算平方误差:
```
squared_error = error.^2;
```
3. 接下来,计算均方误差(Mean Squared Error,简称MSE):
```
mse = mean(squared_error);
```
4. 最后,计算无偏均方根误差:
```
urmse = sqrt(mse);
```
这样就可以得到无偏均方根误差的值。
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