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资 源 简 介

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详 情 说 明

RMSE（均方根误差）是一种常用的预测误差评估指标，主要用于衡量模型预测值与真实值之间的偏差程度。其计算过程分为三个核心步骤：首先计算每个预测值与实际值的差值并平方，然后求这些平方差的平均值，最后对结果开平方。这种计算方式既放大了较大误差的影响（通过平方处理），又将最终结果还原到与原始数据相同的量纲（通过开平方）。

在机器学习领域，RMSE被广泛应用于回归问题的模型评估，其数值越小代表模型预测精度越高。相比平均绝对误差（MAE），RMSE对异常值更为敏感，这使得它在需要警惕大误差的场景（如金融预测）中更具优势。实际应用中需注意：当比较不同量纲数据的RMSE时，可能需要先进行数据标准化。