rmsstd平方根标准误差

平方根标准误差（Root Mean Square Standard Error，简写为RMSE）是一种用于衡量预测模型误差的统计指标。

它是预测值与真实值之间差异的均方根。

计算RMSE的步骤如下：
1. 首先，计算每个预测值与对应真实值之间的差异（残差）。

2. 将每个差异的平方进行累加，然后将累加值除以样本数量，得到均方误差（MSE，Mean Squared Error）。

3. 最后，将均方误差的值取平方根，得到平方根均方误差，即RMSE。

RMSE旨在量化预测模型与真实观测值之间的差异。

值越小，表示预测模型的拟合效果越好，误差越小。

一般来说，RMSE的计算公式为：
RMSE = sqrt( sum( (预测值- 真实值)^2 ) / 样本数量)
其中，sum表示对所有样本的差异进行求和，样本数量对应样本的总数。

需要注意的是，RMSE只适用于连续性的预测问题，不适用于分类问题。

此外，RMSE的大小与预测值的单位相关，所以对于不同单位的预测问题，比较RMSE 时需要特别注意。