【什么是均方根误差】均方根误差（Root Mean Square Error，简称RMSE）是统计学和机器学习中用于衡量预测值与实际观测值之间差异的一种常用指标。它能够直观地反映出模型预测的准确性，常用于回归问题中评估模型的性能。
RMSE的计算方式是先对每个样本的预测值与真实值之间的误差进行平方，然后求这些平方误差的平均值，最后再开平方。这样的处理方式使得RMSE具有与原始数据相同量纲，便于理解。
下面是对RMSE的总结性介绍，并附上相关说明表格：
一、
均方根误差是一种衡量预测模型准确性的指标，广泛应用于数据分析、机器学习和科学实验中。其优点在于能够反映预测结果的整体偏差，且单位与目标变量一致，易于解释。但需要注意的是，RMSE对较大的误差更为敏感，因此在存在异常值的数据集中可能不够稳健。
在实际应用中，RMSE越小，说明模型的预测效果越好。通常会将RMSE与其他指标如平均绝对误差（MAE）或决定系数（R²）结合使用，以全面评估模型的表现。
二、关键信息表格
| 项目 | 内容 |
| 中文名称 | 均方根误差 |
| 英文名称 | Root Mean Square Error |
| 定义 | 预测值与真实值差值的平方的平均值的平方根 |
| 公式 | $ \text{RMSE} = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2} $ |
| 单位 | 与目标变量相同 |
| 用途 | 评估回归模型的预测精度 |
| 优点 | 易于理解，单位一致，反映整体误差大小 |
| 缺点 | 对大误差更敏感，受异常值影响较大 |
| 应用场景 | 回归分析、预测建模、数据拟合等 |
通过以上内容可以看出，RMSE是一个实用而直观的评估工具，但在使用时需结合其他指标，以获得更全面的模型性能评价。
