均方根偏差的计算公式
            
                    来源:动视网
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                                        时间:2024-08-05 13:43:39
                    
            
            
                         
                
                
                    均方根偏差的计算公式
                    均方根偏差,也称均方根误差(RootMeanSquareError,RMSE),其计算公式为:RMSE=√[(1/n)*Σ(预测值-真实值)2]。其中,n是观测次数,Σ表示求和,预测值是模型或预测函数给出的值,真实值是实际观测或测量得到的值。均方根误差衡量的是预测值与真实值之间的偏差,对数据中的异常值较为敏感。该值越小,说明模型的预测能力越好,预测值与真实值越接近。另外,也有均方根误差的计算公式写作:S={[(x1-x)2+(x2-x)2+......(xn-x)2]/N}0.5,其中x1、x2、...、xn是测量值,x是真实值或平均值,N是测量次数。这个公式与上面的公式在本质上是相同的,只是表示方式略有不同。
                    
                 
                
             
                        导读均方根偏差,也称均方根误差(RootMeanSquareError,RMSE),其计算公式为:RMSE=√[(1/n)*Σ(预测值-真实值)2]。其中,n是观测次数,Σ表示求和,预测值是模型或预测函数给出的值,真实值是实际观测或测量得到的值。均方根误差衡量的是预测值与真实值之间的偏差,对数据中的异常值较为敏感。该值越小,说明模型的预测能力越好,预测值与真实值越接近。另外,也有均方根误差的计算公式写作:S={[(x1-x)2+(x2-x)2+......(xn-x)2]/N}0.5,其中x1、x2、...、xn是测量值,x是真实值或平均值,N是测量次数。这个公式与上面的公式在本质上是相同的,只是表示方式略有不同。
                        
            

均方根偏差,也称均方根误差(RootMeanSquareError,RMSE),其计算公式为:RMSE=√[(1/n)*Σ(预测值-真实值)2]。其中,n是观测次数,Σ表示求和,预测值是模型或预测函数给出的值,真实值是实际观测或测量得到的值。均方根误差衡量的是预测值与真实值之间的偏差,对数据中的异常值较为敏感。该值越小,说明模型的预测能力越好,预测值与真实值越接近。另外,也有均方根误差的计算公式写作:S={[(x1-x)2+(x2-x)2+......(xn-x)2]/N}0.5,其中x1、x2、...、xn是测量值,x是真实值或平均值,N是测量次数。这个公式与上面的公式在本质上是相同的,只是表示方式略有不同。
    
    
        均方根偏差的计算公式
        均方根偏差,也称均方根误差(RootMeanSquareError,RMSE),其计算公式为:RMSE=√[(1/n)*Σ(预测值-真实值)2]。其中,n是观测次数,Σ表示求和,预测值是模型或预测函数给出的值,真实值是实际观测或测量得到的值。均方根误差衡量的是预测值与真实值之间的偏差,对数据中的异常值较为敏感。该值越小,说明模型的预测能力越好,预测值与真实值越接近。另外,也有均方根误差的计算公式写作:S={[(x1-x)2+(x2-x)2+......(xn-x)2]/N}0.5,其中x1、x2、...、xn是测量值,x是真实值或平均值,N是测量次数。这个公式与上面的公式在本质上是相同的,只是表示方式略有不同。