评估模型的均方根误差（RMSE）_CDA答疑社区

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詹惠儿

2018-11-23 阅读量: 1727

评估模型的均方根误差（RMSE）

RMSE是回归问题中最常用的评估指标。它遵循一个假设，即误差是无偏的并遵循正态分布。以下是RMSE需要考虑的要点：

“平方根”的功效使该指标能够显示大量偏差。
此度量标准的“平方”特性有助于提供更强大的结果，从而防止取消正负误差值。换句话说，该度量恰当地显示了错误术语的合理幅度。
它避免使用绝对误差值，这在数学计算中是非常不希望的。
当我们有更多样本时，使用RMSE重建误差分布被认为更可靠。
RMSE受异常值的影响很大。因此，请确保在使用此指标之前已从数据集中删除了异常值。
与平均绝对误差相比，RMSE提供更高的权重并惩罚大的误差。

RMSE指标由下式给出：

RMSE

其中，N是观察总数。

0.0000

0

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