📚均方误差与均方根误差🧐

导读在数据分析和机器学习中，评估模型预测的准确性至关重要。其中，均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）是两个常用的指标。它们帮助我...

在数据分析和机器学习中，评估模型预测的准确性至关重要。其中，均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）是两个常用的指标。它们帮助我们了解预测值与真实值之间的差距有多大。

首先，均方误差（MSE）是所有误差平方的平均值。它的公式为：\[ MSE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2 \]。简单来说，它衡量了预测值与实际值之间差异的平方平均值。但MSE的单位是平方单位，可能不太直观。这时，均方根误差（RMSE）登场了！它是MSE开平方后的结果，公式为：\[ RMSE = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2} \]。相比MSE，RMSE以原始数据的单位表示误差大小，更易于理解。